一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法.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CN110069977A(43)申请公布日2019.07.30(21)申请号201910132315.4(22)申请日2019.02.22(71)申请人哈尔滨工程大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室(72)发明人李冰王云龙李伟国(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/40(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06K9/38(2006.01)G06N3/06(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图2页(54)发明名称一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法(57)摘要本发明提出了一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，属于胚芽米的留胚及识别技术领域，通过相应的图像处理算法以及控制手段解决目前工业应用中胚芽米留胚率较低的问题。本发明利用机器视觉系统对留胚米进行图像采集，得到原始彩色RGB图像；利用加权平均值灰度化方法对原始彩色图像进行处理，得到灰度化图像；利用滤波法对得到的灰度化图像中的留胚米图像进行噪声剔除，降噪灰度图像；利用图像增强法提高机器的识别率，得到形态学上特点突出的图像；最后利用卷积神经元网络对图像进行识别，提高胚芽米的留胚率。本发明提出的方法精度高，速度相对更快，便于通过相应的具体硬件来实现功能，具有极强的兼容性。CN110069977ACN110069977A权利要求书1/3页1.一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，其特征在于，利用机器视觉系统获取留胚米图像，分析留胚米轮廓边缘曲率变化特征，通过连续边缘像素点到重心的距离的二次微分判断留胚米中是否存在胚芽，具体包括以下步骤：(1)利用机器视觉系统对留胚米进行图像采集，得到原始彩色RGB图像；(2)利用加权平均值灰度化方法对原始彩色图像进行处理，得到灰度化图像；(3)利用滤波法对得到的灰度化图像中的留胚米图像进行噪声剔除，降噪灰度图像；(4)利用图像增强法提高机器的识别率，得到形态学上特点突出的图像；(5)建立卷积神经元网络，并对搭建好的神经元网络进行训练，筛选留胚米图像，提高胚芽米的识别正确率，进而提高胚芽米的留胚率。2.根据权利要求1所述的一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，其特征在于：所述的步骤(1)中采集图像时使用补光灯进行补光，补光光源使用LED白色雾面光源。3.根据权利要求1或2所述的一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，其特征在于：所述的步骤(1)中采集得到的图像的颜色模型为24位RGB彩色模型，每一幅图像由红、绿、蓝三个基本颜色分量组成，每个颜色分量为8位。4.根据权利要求1所述的一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，其特征在于，步骤(2)中所述的加权平均值灰度化方法为：Y(x,y)＝WRR(x,y)+WGG(x,y)+WBB(x,y)1＝WR+WG+WB其中，Y(x,y)为灰度图像，R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别表示红、绿、蓝颜色分量，WR、WG、WB为权值系数；三种颜色分量的权值满足约束条件WG＞WR＞WB。5.根据权利要求4所述的一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，其特征在于：所述的WR＝0.3，WG＝0.6，WB＝0.1。6.根据权利要求1所述的一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，其特征在于，所述的步骤(3)中利用中指滤波法进行噪声剔除：g(x,y)＝Med{W(x-i,y-i),(i,j)∈W}其中，W是滤波窗口，g(x,y)为输出灰度值。7.根据权利要求1所述的一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，其特征在于，所述的步骤(4)中提高机器识别率的图像增强法为：g(x,y)＝λf(x,y)a其中，g(x,y)表示变换后的灰度值，f(x,y)表示原始图像的灰度值，λ表示变换系数为固定常数，α为指数的幂次。8.根据权利要求7所述的一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，其特征在于，所述的g(x,y)和f(x,y)归一化后的取值范围为[0,1]；α的大小影响灰度变换的效果，当α＞1时，对灰度高的区域进行拉伸变换，增强明亮区域的对比度，当α＜1时，对低灰度值区域进行拉伸，增强暗区域的对比度，当α＝1时，整幅灰度图像变换效果由λ决定，相当于对每个灰度值直接乘以一个系数。9.根据权利要求1所述的一种提高胚芽米留胚率识别正确率的方法，其特征在于，所述的步骤(5)中卷积神经元网络包括7层：第一层：输入层；输入层包含二维输入图像，假设分辨率为28*28，二维图像不仅包含图2CN110069977A权利要求书2/3页像的像素灰度信息，还包括图像像素在二维空间位置信息，相较于传统神经网络一维向量输入特征信息更