[发明专利]用于谷物颗粒表面规则度检测设备

权利要求书

1.用于谷物颗粒表面规则度检测设备，包括机体(1)，其特征在于：所述机体(1)的前侧设置有可视窗口(2)，所述机体(1)内腔的一侧设置有检测系统(3)，所述检测系统(3)包括复合光源、扫描成像仪，所述机体(1)内腔的设置有物料输送组件(4)，所述物料输送组件(4)包括固定连接在机体(1)内腔顶部的锥形送料管(41)，所述锥形送料管(41)的底部设置有振动板(42)，所述振动板(42)的一侧设置有安装在机体(1)内腔底部的输送带(43)，所述机体(1)正表面的底部设置有可滑动的回收箱(44)，所述回收箱(44)的后端贯穿至机体(1)的内腔并位于输送带(43)底部，所述机体(1)内腔的底部安装有壳体(5)，所述壳体(5)的内腔设置有抖动组件(6)，所述壳体(5)内腔的一侧设置有驱动组件(7)；

所述用于谷物颗粒表面规则度检测设备还包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序时实现谷物颗粒表面规则度检测方法，检测方法包括以下步骤：

a)采集待测谷物图像；

b)对所述待测谷物图像进行预处理，得到预处理后的谷物图像；

c)提取所述预处理后的谷物图像的特征信息，所述特征信息包括谷粒的中心坐标、最小半径、最大半径；

d)根据待测谷物的特征信息与谷物标准样的特征信息，判断谷物颗粒表面规则程度；

在所述步骤d结束后，回收待测谷物，重复步骤a-d，综合两次检测的结果判断谷物颗粒表面规则程度；

所述预处理具体包括图像分割、图像配准、灰度处理、二值化处理、图像增强处理中的一种或多种，所述方法还包括以下内容：

对不同地区、不同品种、不同年份的谷物标准样，分别按照所述步骤a至步骤c的方法提取谷物标准样的特征信息，建立谷物标准样特征信息库；

所述步骤c中的特征信息还包括：

1)黑白灰色异常检测：

式中：R为黑色、白色和灰色像素占总像素的百分比；

P_i为黑色、白色和灰色像素个数；

P为总像素个数；

2)黑斑面积A，所述黑斑面积A的计算公式为：

式中，A为黑斑面积；

L为灰度变异值超过阈值的像素个数；

3)颜色异常像素，所述颜色异常像素的判断公式为：

abs(b-g)＜TH1；

abs(r-g)＞TH2

r＞TH3

式中：r、g、b分别为颗粒像素红、绿、蓝色分量值；

abs(b-g)为像素蓝色分量和绿色分量的差值绝对值；

abs(r-g)为像素红色分量和绿色分量的差值绝对值；

TH1为像素蓝色分量和绿色分量的差值阈值；

TH2为像素红色分量和绿色分量的差值阈值；

TH3为像素红色分量值阈值；

当某一像素同时满足上述三个不等式时，可判断为颜色异常像素；当某一谷物颗粒检测到的颜色异常像素占总像素数量的比例超过阈值时，认为其为存在颜色异常的颗粒，颜色异常像素占总像素数量的比例以C表示；

4)生芽情况，判断方法为：

将谷物颗粒表面异常凸起的边缘与平滑表面的交叉点定义为拐点，计算相邻两个拐点之间的距离D，然后将所述距离D与设定的阈值进行比较以确定谷物颗粒是否存在生芽情况，所述距离D的计算公式为：

式中：D为相邻两个拐点之间的距离；

X为拐点的横坐标；

Y为拐点的纵坐标；

然后将距离D与设定的阈值进行比较以确定谷物颗粒是否存在生芽情况；

5)表面纹理，所述表面纹理的特征是颜色明显比表面主体区域暗的条纹，当像素灰度与主体灰度的差值大于阈值时，则为表面纹理像素，所述主体灰度的灰度值小于128；

式中：T为表面纹理像素占总像素的百分比；

P_v为表面纹理像素个数；

P为总像素个数；

6)圆滑度E，其计算公式为：

式中，E为圆滑度；

d_min为最小半径；

d_max为最大半径；

7)轮廓

按照八邻域连通规则沿顺时针或逆时针方向依次提取轮廓点，其中与下一像素点为水平或垂直连接关系的像素点个数N_f，与下一像素点为对角连接关系的像素点个数N_e，所述轮廓的计算公式为：

式中，O为轮廓；

d_min为最小半径；

d_max为最大半径；

8)直方图相似度，其计算公式为：

式中，S为直方图相似度；

L为灰度级数；

p(Ri)

为红色像素直方图；

p(Gi)为绿色像素直方图；

p(Bi)为蓝色像素直方图。