基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109993725A(43)申请公布日2019.07.09(21)申请号201711494816.4(22)申请日2017.12.31(71)申请人邹成加地址402362重庆市大足区拾万镇檬子村7组(72)发明人邹成加(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06T7/62(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书1页说明书3页附图2页(54)发明名称基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，该检测方法包括获取马铃薯图像信息和定标板图像信息；对所述马铃薯图像信息进行图像处理，获取马铃薯的边缘轮廓图像；根据所述边缘轮廓图像计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。本发明的有益效果在于：该检测方法能自动检测马铃薯的外部品质，能检测出马铃薯的外形大小，缺陷面积大小，检测效率快、准确度高。CN109993725ACN109993725A权利要求书1/1页1.一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：获取马铃薯图像信息和定标板图像信息；S2：对所述马铃薯图像信息进行图像处理，获取马铃薯的边缘轮廓图像；S3：根据所述边缘轮廓图像计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。2.如权利要求1所述的基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21：将获取的马铃薯图像转换为灰度图像；S22：将所述灰度图像转换为二值化图像；S23：对所述二值化图像进行平滑滤波去除噪声；S24：将去除噪声的二值化图像采用Canny算子进行边缘提取，获取边缘轮廓图像。3.如权利要求2所述的基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤包括：根据所述边缘轮廓图像计算马铃薯的投影面积像素，根据定标板图像计算定标板像素总数，将马铃薯投影面积像素、定标板像素总数和定标板实际大小的比例计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。2CN109993725A说明书1/3页基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法技术领域[0001]本发明涉及一种马铃薯品质检测技术领域，特别涉及一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法。背景技术[0002]目前，随着生活水平的提高，人们对自身饮食健康的关注，由于马铃薯的价格适中，营养价值高，烹饪后口味独特，消费者对马铃薯的需求量大，马铃薯的大小无疑会影响消费者的购买欲望，同时，中国已启动马铃薯主粮化战略，把马铃薯加工成馒头、面条、米粉等主食食用，马铃薯将成为除稻米、小麦、玉米之外的另一主粮。为了适应马铃薯工业化，自动检测马铃薯大小成为研究的方向。发明内容[0003]有鉴于此，本发明要解决的技术问题在于提供一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，通过图像处理技术自动检测马铃薯外部品质，检测效率高、准确度高。[0004]本发明通过以下技术手段解决上述技术问题：[0005]本发明提供了一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，具体包括以下步骤：[0006]S1：获取马铃薯图像信息和定标板图像信息；[0007]S2：对所述马铃薯图像信息进行图像处理，获取马铃薯的边缘轮廓图像；[0008]S3：根据所述边缘轮廓图像计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。[0009]进一步，所述步骤S2包括：[0010]S21：将获取的马铃薯图像转换为灰度图像；[0011]S22：将所述灰度图像转换为二值化图像；[0012]S23：对所述二值化图像进行平滑滤波去除噪声；[0013]S24：将去除噪声的二值化图像采用Canny算子进行边缘提取，获取边缘轮廓图像。[0014]进一步，所述步骤S3的具体步骤包括：根据所述边缘轮廓图像计算马铃薯的投影面积像素，根据定标板图像计算定标板像素总数，将马铃薯投影面积像素、定标板像素总数和定标板实际大小的比例计算出马铃薯的投影面积和缺陷面积。[0015]本发明的有益效果：[0016]本发明的基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法，能自动检测马铃薯的外部品质，能检测出马铃薯的外形大小，缺陷面积大小，检测效率快、准确度高。附图说明[0017]下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述。[0018]图1为本发明的基于图像处理技术的马铃薯品质检测系统实施例的原理框图。[0019]图2为本发明的基于图像处理技术的马铃薯品质检测方法实施例的工作流程图。3CN109993725A说明书2/3页[0020]图3为图2中步骤S2的具体工作流程图。具体实施方式[0021]以下将结合附图对本发明进行详细说明。[0022]如图1所示，示出了本发明的提供的一种基于图像处理技术的马铃薯品质检测系统的实施例，包括图像获取单元