[发明专利]一种可对香菇进行品级分类的图像识别算法

说明书

本发明公开了一种可对香菇进行品级分类的图像识别算法，用于解决现有香菇品级识别存在占用大量人力、无法在复杂场景下进行使用以及硬件成本高，不适合大规模投入工业生产的问题，包括：获取香菇物料的前视图像和后视图像；通过品级识别算法对前视图像和后视图像进行分析处理得到香菇物料的品质因数；本发明首先对每个香菇物料的前视和后视图像，使用Sobel算子计算梯度；然后对前视和后视图像的梯度图像分别进行二值化处理；最后通过对梯度图像占空比的计算，得到反映了物料图像的纹理强弱程度的量化值；具有原理简单、分级精度高、处理速度快，不涉及复杂计算，易于在嵌入式系统中进行实现，具有良好的工业应用价值的优点。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体为一种可对香菇进行品级分类的图像识别算法。

背景技术

香菇，又别名“花菇”、“香菌”等，是一种伞菌目香菇属的菌类。香菇是一种生长在木材上的可食用菌类，作为我国的特产之一在民间享有“山珍”的美誉。香菇富含多种营养元素，包括维生素B群、维生素D原和矿物元素。香菇在中国有悠久的食用史，中国历代医学家对香菇均有过论述。随着现代医学和营养学的不断发展，香菇的药用价值也在被不断的发掘。例如，香菇中富含的40多种酶，可以纠正人体酶缺乏症；香菇多糖能增强细胞免疫力，可以抑制癌细胞的生长。

香菇是世界上第二大食用菌，目前中国是世界第一香菇生产大国。根据中国食用菌协会公开的数据，目前我国香菇年产量已经超过一千万吨，是我国产量最高的菌类产品。研究香菇品级识别的算法，可以一定程度上提高香菇产品的生产与加工效率，具有很高的经济价值。

目前我国的香菇品级识别领域，主要包括人工方式、香菇大小分级法和深度学习品级分类方法；

采取人工方式进行分选依然占有相当大的比重。采取人工方式对香菇进行品级分选，占用大量人力且人工进行香菇品级分选的产量有限，因此人工分选法不符合香菇生产加工行业工厂化和流水线化的发展趋势。此外，人工分选香菇品级，可能发生香菇产品出现质量问题的情况；

香菇大小分级法是根据香菇的大小等级进行区分分选。具体的技术方案是，将香菇产品通过传送带传输到金属筛网上，通过金属筛网的震动，将能通过金属筛网网孔的香菇分选出来。该方法能根据香菇的大小规格对香菇进行分选，相比于人工分选法，大小分级法可以节省相当可观的劳动力资源。大小分级法只能将香菇按照大小不同的规格进行品级划分，在面对需要根据纹理特征等来进行香菇品级识别的场景时，采用大小分级法远远不能达到需求。大小分级法只能满足香菇品级识别中的简单需求，无法在复杂场景下进行使用；

深度学习品级分类方法是一种基于人工神经网络的识别分类方法，该方法首先对一定数量的香菇物料的样本图像进行特征提取，在人工标签的基础上对相应的神经网络机芯训练，建立输入图像与类别的关系。基于深度学习的方法品级分类准确度高，有较大的应用空间。但是该方法的缺点也十分明显：为了得到一个性能较好的分类器，往往需要海量的样本图像用于训练网络；并且，此方法需要专用的芯片对分类环节加速，增加了额外的硬件成本，不适合大规模投入工业生产。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决现有香菇品级识别存在占用大量人力、无法在复杂场景下进行使用以及硬件成本高，不适合大规模投入工业生产的问题，而提出一种可对香菇进行品级分类的图像识别算法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种可对香菇进行品级分类的图像识别算法，包括：

获取香菇物料的前视图像和后视图像；

通过品级识别算法对前视图像和后视图像进行分析处理得到香菇物料的品质因数；

其中，分析处理包括图像阈值化处理、物料分割处理、前后视图像配对处理和品级分析处理。

所述图像阈值化处理具体包括：

对输入的前视图像或后视图像作YCrCb分解，获取Cb分量，分离背景；