[发明专利]一种基于图像处理的方格蔟污染蚕茧检测方法

摘要

本发明涉及一种基于图像处理的方格蔟污染蚕茧检测装置及方法；是先采集方格蔟正反两面的原始图像；用分水岭方法对方格蔟正反两面原始图像进行分割，得到原始图像的二值图像；用颜色直方图检测蚕茧污染情况，计算出污染蚕茧位置；本发明一次图像采集即可完成方格蔟内所有蚕茧的污染判断，克服了现有基于图像处理的蚕茧质量检测装置中一次只采集一个蚕茧的图像且需工人手工放置蚕茧造成的效率低下的问题。

主权项

1.一种基于图像处理的方格蔟污染蚕茧检测方法，其特征在于步骤如下：1）采集原始图像；将方格蔟水平放置，将两个摄像头分别设置在方格簇的上下两面，且均正对方格簇中心，保证采集到的正面图像和反面图像区域相同且方格蔟在图像中的占比为75%‑80%；方格簇上方摄像头采集的图片即为蚕茧正面原始图像；方格簇下方摄像头采集的图片水平翻转后即为蚕茧反面原始图像；2）对步骤1）得到的两个原始图像同时处理，分别得到两个原始图像的二值化图像；2.1对两个原始图像分别依次执行开运算、转化为灰度图像grayImg、提取梯度图，将得到的梯度图表示为pImg；2.2 标记前景和背景利用Ostu法确定最佳阈值对步骤2.1得到的灰度图像grayImg进行二值化，超过阈值的像素点置为255，低于阈值的像素点像素值置为0，得到二值图像bwImg；再用圆形结构元素对二值图像bwImg进行腐蚀后得到二值图像ebwImg，二值图像ebwImg中像素值为255的点组成的连通分量为前景标记im；对二值图像bwImg使用分水岭算法得到分水线，将这些分水线组成的连通分量定义为背景标记em；2.3 采用数学形态学中的极小值标定技术修改梯度图像pImg，把前景标记im、背景标记em强制作为梯度图像的局部极小值后，再屏蔽掉pImg中的所有局部极小值，得到修改后的梯度图像Pimg；2.4 对修改后的梯度图像Pimg使用经典分水岭变换，按从左至右、从上至下的顺序将修改后的梯度图像Pimg转换为标记图像；标记数字从1开始顺序标记；由于拍照时已确保蚕茧都在图片中央，所以修改后的梯度图像Pimg最左上角像素点属于背景，故标记图像中标号为1的部分即为背景；2.5 将标记图像中标记为1部分的像素点的像素值置为0，其它像素点的像素值均置为255；分别得到蚕茧的正反面二值图像；3） 检测蚕茧污染情况，计算出污染蚕茧坐标并在蚕茧正面原始图像中标注：3.1 用4连通标记法对步骤2）得到的蚕茧正反面二值图像分别进行连通域标记；标记数字从1开始顺序标记；一张图片中标记相同的像素点为一个连通域，每一个连通域对应一个蚕茧；3.1.1按照从上到下，从左到右的顺序遍历步骤2）得到的蚕茧正反面二值图像中的所有像素点，将像素值为255的像素点作为目标像素点；若当前像素点不是目标像素点，则不做标记；若当前像素点为目标像素点，则扫描当前像素点左边和上面的2个4邻域像素点：若二者均不是目标像素点，则采用新标记对当前像素点进行标记;若二者中有一个为目标像素点，则采用二者中目标像素点的标记对当前像素点进行标记；若二者都为目标像素点，且当二者的标记相同时，采用该标记对当前像素点进行标记；但当二者的标记不同时，采用二者中的任意一个的标记对当前像素点进行标记，并将二者的标记作为一个等价对，等价对中的两个标记视为等价;3.1.2比对所有的等价对中的标记，将所有等价的标记归为一个等价组，遍历蚕茧正反面二值图像中所有的像素点，针对每一个等价组，采用相同的标记对被该等价组标记的目标像素点重新进行标记；3.2按步骤3.1所述连通域标记数字顺序，逐个对连通域进行蚕茧污染检测，获取方格蔟中所有污染蚕茧的坐标；3.2.1 计算蚕茧正面二值图像中连通域的外接矩形，并将外接矩形在蚕茧正面原始图像和蚕茧正面二值图像中的对应区域提取出来，二者做掩模运算后得到单个蚕茧的正面彩色图像；3.2.2 对步骤3.2.1得到的单个蚕茧的正面彩色图像建立颜色直方图，设定范围为0.45‑0.6：若黄色分量的占比超过阈值，则直接判为污染茧，保存当前正在检测的蚕茧正面二值图像连通域中心坐标作为污染蚕茧坐标；若黄色分量的占比未超过阈值，则需检测蚕茧反面的污染情况；蚕茧反面污染情况检测方法为：遍历步骤3.1得到的反面二值图像中的所有连通域，找出包含当前正在检测的蚕茧正面二值图像连通域中心坐标的连通域a；计算连通域a的外接矩形，并将它在蚕茧反面原始图像和蚕茧反面二值图像中的对应区域提取出来，二者做掩模运算后得到同一个蚕茧的反面彩色图像；求取蚕茧反面彩色图像基于HSV空间的颜色直方图，若黄色分量的占比超过阈值，则判为污染茧，保存当前连通域中心坐标作为污染蚕茧坐标；若黄色分量的占比未超过阈值，则判为无污染茧。