专利汇可以提供一种大米中黄粒米的自动识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了属于计算机 图像处理 技术领域一种黄粒米自动识别的方法,包括:将米样置于 图像采集 器中,采集原始图像信息;读取原始图像信息,分离背景和米样;读取每粒大米的原始 色度 信息R、G、B值,通过理想 颜色 模型XYZ,将R、G、B色度值转化为均匀颜色模型色度值L*a*b*;选择判定特征色度值b*,若每粒大米的所有 像素 中特征色度值b*超过色度 阈值 ,且所占比例大于面积阈值时,判定该大米为黄粒米。其中色度阈值和面积阈值由操作者根据大米的品种和产地,自行设定。本发明所述方法可以广泛应用于在稻谷现场收购与市场交易中对大米品质的检测过程,使检测快速、客观、准确。,下面是一种大米中黄粒米的自动识别方法专利的具体信息内容。
1.一种大米中黄粒米的自动识别方法,其特征在于包括下列步骤:
获取米粒图像信息;
分析米粒色度信息;
识别黄粒米。
2.根据权利要求1所述大米中黄粒米的自动识别方法,其特征在于,所 述获取米粒图像信息具体包括下列步骤:
将米样置于图像采集器中,采集原始图像信息;
读取原始图像信息,并将背景色设置为与米粒颜色相区别的颜色,分割背景 与米粒。
3.根据权利要求2所述大米中黄粒米的自动识别方法,其特征在于,所 述米样数量为10-1000粒。
4.根据权利要求2所述大米中黄粒米的自动识别方法,其特征在于,所 述分割背景与米粒的方法为迭代法。
5.根据权利要求4所述大米中黄粒米的自动识别方法,其特征在于,所 述迭代法具体包括下列步骤:
求出图像中的最大和最小灰度值Z1和Zk,令阈值初值Tk=(Z1+Zk)/2;
根据阈值Tk将图像分割成目标和背景两部分,求出两部分的平均灰度值Z0、 ZB;
求出新阈值Tk+1=(Z0+ZB)/2;
若Tk=Tk+1,则所得即为阈值,否则根据计算出的Tk值继续计算阈值,迭代 计算。
6.根据权利要求2所述的黄粒米自动识别的方法,其特征在于,所述分割 背景与米粒时,背景颜色选择纯黑色即RGB(0,0,0)。
7.根据权利要求1所述大米中黄粒米的自动识别方法,其特征在于,所 述分析米粒色度信息的具体步骤包括:
将原始RGB色度信息转化成L*a*b*色度信息,其中L*为明度指数,取值范 围为0~100,a*为色品指数,表示颜色由深绿色到亮红色,取值范围为-120~120, b*为色品指数,表示颜色由亮蓝色到焦黄色,取值范围为-120~120;
分析每粒大米中每个象素的L*a*b*色度信息,选L*a*b*色度信息中的b*作 为分析黄粒米的特征色度值。
8.根据权利要求7所述大米中黄粒米的自动识别方法,其特征在于,所 述利用L*a*b*颜色模型中的特征色度值b*进行判定,由RGB颜色模型通过理想 颜色模型XYZ向L*a*b*颜色模型的具体转化公式为:
X=0.4124f(R/255)+0.3576f(G/255)+0.1805f(B/255)
Y=0.2126f(R/255)+0.7152f(G/255)+0.0722f(B/255)
Z=0.0193f(R/255)+0.1192f(G/255)+0.9505f(B/255)
其中:R、G、B为所读取的米粒原始色度信息值,
函数
由理想XYZ颜色模型向L*a*b*颜色模型转化公式为:
L*=116f(Y/Y0)-16
a*=500[f(X/X0)-f(Y/Y0)]
b*=200[f(Y/Y0)-f(Z/Z0)]
9.根据权利要求1所述大米中黄粒米的自动识别方法,其特征在于,所 述识别黄粒米的具体步骤包括:
利用黄粒米检测软件设定判定黄粒米的色度阈值和面积阈值;
以L*a*b*颜色模型中b*为基础,结合色度阈值和面积阈值,判定每粒大米 是否为黄粒米,将其边界画出,统计黄粒米率。
10.根据权利要求9所述大米中黄粒米的自动识别方法,其特征在于所述判 断大米是否为黄粒米时,色度阈值和面积阈值由操作者根据不同的大米品种和生 产地自行设置,其选择范围为色度阈值15~30;面积阈值5%~40%。
本发明属于计算机图像处理技术领域,特别涉及一种大米中黄粒米的自动 识别方法。
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