基于機器視覺的食品品種檢測方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的食品品種檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：S1，通過CCD圖像采集模塊采集被測食品圖像信息；S2，對被測食品圖像信息進行預(yù)處理；S3，提取被測食品的圖像特征；S4，將提取的被測食品圖像特征與數(shù)據(jù)庫中存儲的標準圖像特征進行對比，確定被測食品品種。本發(fā)明能夠快速、準確地檢測出食品的品種，特別是沒有外包裝的食品，還能減少人力資源成本。
【專利說明】基于機器視覺的食品品種檢測方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于機器視覺的食品品種檢測方法及系統(tǒng)，屬于食品檢測【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著生活水平的不斷提高，生活節(jié)奏越來越快，外賣食品也越來越受到顧客的廣泛歡迎。購買食品時，通過掃碼器掃描食品外包裝上的條形碼或二維碼，來獲得食品品種等信息。而對于面包、壽司之類的食品，在顧客選購時，往往沒有外包裝包裹，因而沒有貼條形碼或二維碼的位置；在付款時，很難得知該食品的品種，只能通過人為辨別外觀來判斷食品品種，從而確定價格。由于食品種類繁多，或者售貨員的失誤，容易導(dǎo)致對食品品種的錯誤判斷，影響購買效率，甚至會對顧客或銷售者的利益造成損害。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于，提供一種基于機器視覺的食品品種檢測方法及系統(tǒng)，能夠快速、準確地檢測出沒有外包裝的食品的品種。
[0004]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案:
[0005]一種基于機器視覺的食品品種檢測方法，包括以下步驟:
[0006]SI，通過CXD圖像采集模塊采集被測食品圖像信息；
[0007]S2，對被測食品圖像信息進行預(yù)處理；
[0008]S3，提取被測食品的圖像特征；
[0009]S4，將提取的被測食品圖像特征與數(shù)據(jù)庫中存儲的標準圖像特征進行對比，確定被測食品品種。
[0010]前述的基于機器視覺的食品品種檢測方法中，步驟S2包括:
[0011]S21，進行形態(tài)學運算(如選擇膨脹、腐蝕、開閉運算)，通過一定形態(tài)結(jié)構(gòu)元素度量和提取圖像中對應(yīng)形狀來簡化圖像數(shù)據(jù)，除去不相干元素，保持被測食品圖像的基本形狀與特征；
[0012]S22，選擇線性銳化濾波運算對被測食品圖像進行去噪，刪除來自外部和內(nèi)部干擾的噪音點；
[0013]S23，對圖像獨立的像素點進行處理，使每個灰度對象對應(yīng)一個灰度級，并通過改變原始數(shù)據(jù)灰度范圍使被測食品圖像實現(xiàn)白平衡校正。
[0014]前述的基于機器視覺的食品品種檢測方法中，步驟S3包括:
[0015]S31，根據(jù)被測食品圖像與背景的差異，采用最大類間方差法對圖像進行閾值分割，提取被測食品圖像輪廓，獲取被測食品的尺寸信息；
[0016]S32，提取被測食品RGB各層灰度直方圖，統(tǒng)計提取的被測食品輪廓圖像的RGB各層中每一個灰度級像素比例，即輪廓圖像中各級灰度出現(xiàn)的頻率；
[0017]S33，將RGB圖像轉(zhuǎn)換為HSV圖像，
【權(quán)利要求】
1.一種基于機器視覺的食品品種檢測方法，其特征在于，包括以下步驟: SI，通過CXD圖像采集模塊采集被測食品圖像信息； S2，對被測食品圖像信息進行預(yù)處理； S3，提取被測食品的圖像特征； S4，將提取的被測食品圖像特征與數(shù)據(jù)庫中存儲的標準圖像特征進行對比，確定被測食品品種。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的食品品種檢測方法，其特征在于，步驟S2包括: S21，進行形態(tài)學運算，通過一定形態(tài)結(jié)構(gòu)元素度量和提取圖像中對應(yīng)形狀來簡化圖像數(shù)據(jù)，除去不相干元素，保持被測食品圖像的基本形狀與特征； S22，選擇線性銳化濾波運算對被測食品圖像進行去噪，刪除來自外部和內(nèi)部干擾的噪音點； S23,對圖像獨立的像素點進行處理，使每個灰度對象對應(yīng)一個灰度級,并通過改變原始數(shù)據(jù)灰度范圍使被測食品圖像實現(xiàn)白平衡校正。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的食品品種檢測方法，其特征在于，步驟S3包括: S31，根據(jù)被測食品圖像與背景的差異，采用最大類間方差法對圖像進行閾值分割，提取被測食品圖像輪廓，獲取被測食品的尺寸信息； S32，提取被測食品RGB各層灰度直方圖，統(tǒng)計提取的被測食品輪廓圖像的RGB各層中每一個灰度級像素比例，即輪廓圖像中各級灰度出現(xiàn)的頻率； S33，將RGB圖像轉(zhuǎn)換為HSV圖像，
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機器視覺的食品品種檢測方法，其特征在于，步驟S33中的量化色相、飽和度和亮度參數(shù)具體為: (I)將色相劃分為紅、橙、黃、綠、青、藍、紫、品紅8個等級，具體為:
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于機器視覺的食品品種檢測方法，其特征在于，步驟S4包括:S41，將被測食品圖像灰度直方圖與數(shù)據(jù)庫中的標準圖像灰度直方圖進行比較，計算灰度直方圖差值h，
6.實現(xiàn)權(quán)利要求1~5任意一項所述方法的基于機器視覺的食品品種檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括: CCD圖像采集模塊(1)，用于采集被測食品圖像信息； 圖像預(yù)處理模塊(2)，用于對采集的被測食品圖像信息進行預(yù)處理； 圖像特征提取模塊(3 )，用于提取被測食品的圖像特征； 標準圖像特征數(shù)據(jù)庫(4)，用于存儲食品的標準圖像特征信息； 及圖像特征比較模塊(5)，用于將提取的被測食品的圖像特征與數(shù)據(jù)庫中存儲的標準圖像特征進行對比，確定食品品種。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于機器視覺的食品品種檢測系統(tǒng)，其特征在于，圖像預(yù)處理模塊(2)包括: 形態(tài)學運算模塊(6)，用于進行形態(tài)學運算，通過一定形態(tài)結(jié)構(gòu)元素度量和提取圖像中對應(yīng)形狀來簡化圖像數(shù)據(jù)，除去不相干元素，保持被測食品圖像的基本形狀與特征； 濾波去噪模塊(7)，用于選擇線性銳化濾波運算對被測食品圖像進行去噪，刪除來自外部和內(nèi)部干擾的噪音點； 及白平衡校正模塊(8)，用于對圖像獨立的像素點進行處理，使每個灰度對象對應(yīng)一個灰度級，并通過改變原始數(shù)據(jù)灰度范圍使被測食品圖像實現(xiàn)白平衡校正。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于機器視覺的食品品種檢測系統(tǒng)，其特征在于，圖像特征提取模塊(3)包括: 圖像輪廓提取模塊(9)，用于根據(jù)被測食品圖像與背景的差異，采用最大類間方差法對圖像進行閾值分割，提取被測食品圖像輪廓，獲取被測食品的尺寸信息；灰度直方圖提取模塊(10)，用于提取被測食品RGB各層灰度直方圖，統(tǒng)計提取的被測食品輪廓圖像的RGB各層中每一個灰度級像素比例，即輪廓圖像中各級灰度出現(xiàn)的頻率；及HSV圖像特征比例提取模塊(11 )，用于提取被測食品HSV圖像的色相、飽和度和亮度信息，量化這些參數(shù)信息，并計算量化參數(shù)的比例。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于機器視覺的食品品種檢測系統(tǒng)，其特征在于，圖像特征比較模塊(5)包括: 灰度直方圖比較模塊(12)，用于將被測食品圖像灰度直方圖與數(shù)據(jù)庫中的標準圖像灰度直方圖進行比較，并對灰度直方圖差值進行排序，差值越小，其優(yōu)先級越高； HSV圖像色相比較模塊(13)，用于將被測食品圖像各色相值與數(shù)據(jù)庫中的標準圖像色相值進行比較，并對色相差值進行排序，差值越小，其優(yōu)先級越高； 索引值比較模塊(14)，用于按照優(yōu)先級順序，依次比較灰度直方圖差值對應(yīng)的索引值與HSV圖像色相差值對應(yīng)的索引值是否相同； 索引輸出模塊(15)，用于輸出該標準圖像在數(shù)據(jù)庫中的索引并結(jié)束比較。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于機器視覺的食品品種檢測系統(tǒng)，其特征在于，圖像特征比較模塊(5)還包括: 差值比較模塊(16)，用于當被測食品圖像灰度直方圖差值對應(yīng)的索引值與HSV圖像色相差值對應(yīng)的索引值不相同時，比較兩個索引值對應(yīng)的HSV圖像特征差值大小，較小值對應(yīng)的索引為被測食品的標準圖像，轉(zhuǎn)到索引輸出模塊(15)輸出該標準圖像在數(shù)據(jù)庫中的索引 ; 比較范圍重置模塊(17)，用于當不能找出被測食品圖像灰度直方圖差值對應(yīng)的索引值和HSV圖像特征差值對應(yīng)的索引值或者任意一個對應(yīng)的索引值時，就提高HSV圖像特征值比較范圍，轉(zhuǎn)到索引值比較模塊(14)繼續(xù)比較。
【文檔編號】G01N21/84GK103914708SQ201410038701
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2014年1月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月26日
【發(fā)明者】馮平, 程濤, 徐剛, 孫高磊, 王燕燕 申請人:馮平, 程濤, 徐剛, 孫高磊, 王燕燕