一種大棗在線分級(jí)方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種大棗在線分級(jí)方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]大棗以其豐富的營養(yǎng)價(jià)值和口味為人們所喜歡，成為人們生活中必不可少的一種特色水果，目前，市場上出售的大棗都是按照等級(jí)進(jìn)行劃分，所以這就需要對(duì)大棗進(jìn)行分級(jí)，現(xiàn)有集中中都是采用人工完成分級(jí)，這種分級(jí)耗費(fèi)勞動(dòng)力，且生產(chǎn)效率低，分級(jí)準(zhǔn)確率不高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種大棗在線分級(jí)方法及系統(tǒng)，能夠?qū)Υ髼椷M(jìn)行更準(zhǔn)確的分級(jí)。
[0004]本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下:一種大棗在線分級(jí)方法，包括以下步驟:
[0005]步驟I，采集大棗圖像；
[0006]步驟2，對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0007]步驟3，提取所述大棗圖像的特征；
[0008]步驟4，根據(jù)提取的特征對(duì)所述大棗進(jìn)行分級(jí)。
[0009]在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以做如下改進(jìn):
[0010]所述步驟2中對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理包括:
[0011]步驟2.1，采用各向異性高斯核方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪或采用中值濾波方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪；
[0012]步驟2.2，對(duì)去噪后的大棗圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；
[0013]步驟2.3，對(duì)所述經(jīng)過增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，得到灰度圖像。
[0014]進(jìn)一步，所述步驟3包括提取所述大棗圖像的大小、顏色和表面褶皺信息。
[0015]進(jìn)一步，所述步驟4具體為:通過索貝爾算子對(duì)大棗的大小進(jìn)行檢測，然后將檢測結(jié)果與設(shè)定的第一閾值比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為優(yōu)質(zhì)大棗；否則為次等大棗。
[0016]進(jìn)一步，首先對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行圖像分割，提取出包含大棗的部分，然后針對(duì)大棗部分進(jìn)行腐蝕，得到腐蝕后圖像，統(tǒng)計(jì)腐蝕后大棗圖像的表面褶皺信息，并與設(shè)定的第二閾值進(jìn)行比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為次等大棗；否則為優(yōu)質(zhì)大棗。
[0017]本發(fā)明的有益效果是:通過綜合大棗的大小和表面褶皺信息同時(shí)對(duì)大棗進(jìn)行分級(jí)，能夠?qū)Υ舐蔬M(jìn)行更準(zhǔn)確地分級(jí)。
[0018]—種大率在線分析系統(tǒng)，包括:
[0019]采集模塊，用于采集大棗圖像；
[0020]預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0021]提取模塊，用于提取所述大棗圖像的特征；
[0022]分級(jí)模塊，用于根據(jù)提取的特征對(duì)所述大棗進(jìn)行分級(jí)。
[0023]進(jìn)一步，所述預(yù)處理模塊對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理包括:
[0024]步驟2.1，采用各向異性高斯核方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪或采用中值濾波方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪；
[0025]步驟2.2，對(duì)去噪后的大棗圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；
[0026]步驟2.3，對(duì)所述經(jīng)過增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，得到灰度圖像。
[0027]進(jìn)一步，所述提取模塊包括提取所述大棗圖像的大小、顏色和表面褶皺信息。
[0028]進(jìn)一步，所述分級(jí)模塊通過索貝爾算子對(duì)大棗的大小進(jìn)行檢測，然后將檢測結(jié)果與設(shè)定的第一閾值比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為優(yōu)質(zhì)大棗；否則為次等大棗。
[0029]進(jìn)一步，所述分級(jí)模塊首先對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行圖像分割，提取出包含大棗的部分，然后針對(duì)大棗部分進(jìn)行腐蝕，得到腐蝕后圖像，統(tǒng)計(jì)腐蝕后大棗圖像的表面褶皺信息，并與設(shè)定的第二閾值進(jìn)行比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為次等大棗；否則為優(yōu)質(zhì)大棗。
[0030]本發(fā)明的有益效果是:通過綜合大棗的大小和表面褶皺信息同時(shí)對(duì)大棗進(jìn)行分級(jí)，能夠?qū)Υ舐蔬M(jìn)行更準(zhǔn)確地分級(jí)。
【附圖說明】
[0031]圖1為本發(fā)明一種大棗在線分級(jí)方法的流程示意圖；
[0032]圖2為本發(fā)明一種大棗在線分級(jí)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0033]以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的原理和特征進(jìn)行描述，所舉實(shí)例只用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。
[0034]如圖1所示，一種大棗在線分級(jí)方法，包括以下步驟:
[0035]步驟1，采集大棗圖像；
[0036]步驟2，對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理；所述步驟2中對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理包括:
[0037]步驟2.1，采用各向異性高斯核方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪或采用中值濾波方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪；
[0038]步驟2.2，對(duì)去噪后的大棗圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；
[0039]步驟2.3，對(duì)所述經(jīng)過增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，得到灰度圖像。
[0040]步驟3，提取所述大棗圖像的特征；所述步驟3包括提取所述大棗圖像的大小、顏色和表面褶皺信息。
[0041]步驟4，根據(jù)提取的特征對(duì)所述大棗進(jìn)行分級(jí)。所述步驟4具體為:通過索貝爾算子對(duì)大棗的大小進(jìn)行檢測，然后將檢測結(jié)果與設(shè)定的第一閾值比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為優(yōu)質(zhì)大棗；否則為次等大棗。
[0042]進(jìn)一步，首先對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行圖像分割，提取出包含大棗的部分，然后針對(duì)大棗部分進(jìn)行腐蝕，得到腐蝕后圖像，統(tǒng)計(jì)腐蝕后大棗圖像的表面褶皺信息，并與設(shè)定的第二閾值進(jìn)行比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為次等大棗；否則為優(yōu)質(zhì)大棗。
[0043]本發(fā)明的有益效果是:通過綜合大棗的大小和表面褶皺信息同時(shí)對(duì)大棗進(jìn)行分級(jí)，能夠?qū)Υ舐蔬M(jìn)行更準(zhǔn)確地分級(jí)。
[0044]如圖2所示，一種大棗在線分析系統(tǒng)，包括:
[0045]采集模塊，用于采集大棗圖像；
[0046]預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理；所述預(yù)處理模塊對(duì)所述
[0047]大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理包括:
[0048]步驟2.1，采用各向異性高斯核方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪或采用中值濾波方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪；
[0049]步驟2.2，對(duì)去噪后的大棗圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；
[0050]步驟2.3，對(duì)所述經(jīng)過增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，得到灰度圖像。
[0051]提取模塊，用于提取所述大棗圖像的特征；所述提取模塊包括提取所述大棗圖像的大小、顏色和表面褶皺信息。
[0052]分級(jí)模塊，用于根據(jù)提取的特征對(duì)所述大棗進(jìn)行分級(jí)。所述分級(jí)模塊通過索貝爾算子對(duì)大棗的大小進(jìn)行檢測，然后將檢測結(jié)果與設(shè)定的第一閾值比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為優(yōu)質(zhì)大棗；否則為次等大棗。
[0053]進(jìn)一步，所述分級(jí)模塊首先對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行圖像分割，提取出包含大棗的部分，然后針對(duì)大棗部分進(jìn)行腐蝕，得到腐蝕后圖像，統(tǒng)計(jì)腐蝕后大棗圖像的表面褶皺信息，并與設(shè)定的第二閾值進(jìn)行比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為次等大棗；否則為優(yōu)質(zhì)大棗。
[0054]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種大棗在線分級(jí)方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟I，采集大棗圖像； 步驟2，對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理； 步驟3，提取所述大棗圖像的特征； 步驟4，根據(jù)提取的特征對(duì)所述大棗進(jìn)行分級(jí)。2.根據(jù)權(quán)利要求1述一種大棗在線分級(jí)方法，其特征在于，所述步驟2中對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理包括: 步驟2.1，采用各向異性高斯核方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪或采用中值濾波方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪； 步驟2.2，對(duì)去噪后的大棗圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理； 步驟2.3，對(duì)所述經(jīng)過增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，得到灰度圖像。3.根據(jù)權(quán)利要求1述一種大棗在線分級(jí)方法，其特征在于，所述步驟3包括提取所述大棗圖像的大小、顏色和表面褶皺信息。4.根據(jù)權(quán)利要求1述一種大棗在線分級(jí)方法，其特征在于，所述步驟4具體為:通過索貝爾算子對(duì)大棗的大小進(jìn)行檢測，然后將檢測結(jié)果與設(shè)定的第一閾值比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為優(yōu)質(zhì)大棗；否則為次等大棗。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種大棗在線分級(jí)方法，其特征在于，首先對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行圖像分割，提取出包含大棗的部分，然后針對(duì)大棗部分進(jìn)行腐蝕，得到腐蝕后圖像，統(tǒng)計(jì)腐蝕后大棗圖像的表面褶皺信息，并與設(shè)定的第二閾值進(jìn)行比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為次等大棗；否則為優(yōu)質(zhì)大棗。6.一種大率在線分析系統(tǒng)，其特征在于，包括: 采集模塊，用于采集大棗圖像； 預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理； 提取模塊，用于提取所述大棗圖像的特征； 分級(jí)模塊，用于根據(jù)提取的特征對(duì)所述大棗進(jìn)行分級(jí)。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種大棗在線分析系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)處理模塊對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理包括: 步驟2.1，采用各向異性高斯核方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪或采用中值濾波方法對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行去噪； 步驟2.2，對(duì)去噪后的大棗圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理； 步驟2.3，對(duì)所述經(jīng)過增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，得到灰度圖像。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種大棗在線分析系統(tǒng)，其特征在于，所述提取模塊包括提取所述大棗圖像的大小、顏色和表面褶皺信息。9.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種大棗在線分析系統(tǒng)，其特征在于，所述分級(jí)模塊通過索貝爾算子對(duì)大棗的大小進(jìn)行檢測，然后將檢測結(jié)果與設(shè)定的第一閾值比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為優(yōu)質(zhì)大棗；否則為次等大棗。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述一種大棗在線分析系統(tǒng)，其特征在于，所述分級(jí)模塊首先對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行圖像分割，提取出包含大棗的部分，然后針對(duì)大棗部分進(jìn)行腐蝕，得到腐蝕后圖像，統(tǒng)計(jì)腐蝕后大棗圖像的表面褶皺信息，并與設(shè)定的第二閾值進(jìn)行比較，若大于所述設(shè)定閾值，則為次等大棗；否則為優(yōu)質(zhì)大棗。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種大棗在線分級(jí)方法,包括以下步驟：采集大棗圖像；對(duì)所述大棗圖像進(jìn)行預(yù)處理；提取所述大棗圖像的特征；根據(jù)提取的特征對(duì)所述大棗進(jìn)行分級(jí)。本發(fā)明一種大棗在線分級(jí)方法及系統(tǒng)，能夠?qū)Υ髼椷M(jìn)行更準(zhǔn)確的分級(jí)。
【IPC分類】G06K9/62, G06K9/60
【公開號(hào)】CN105069484
【申請?zhí)枴緾N201510530575
【發(fā)明人】溫九江, 袁松平
【申請人】廣西小草信息產(chǎn)業(yè)有限責(zé)任公司
【公開日】2015年11月18日
【申請日】2015年8月26日