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2015年4月 中国粮油学报 V01．30。No．4 oftheChineseCerealsandOilsAssociation Apr．2015 第30卷第4期 Journal 基于颜色空间转换的混合豆类分类识别 郑小东 高 洁 张晓煜 (郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系，郑州450015) 摘要 在豆制品生产过程，有时需要对混合豆类进行品质检测，介绍了基于颜色空间转换的混合豆类 自动分类识别方法。首先利用扫描仪获取混合豆类图像，然后通过3次颜色空间转换，依次找到各种豆类与 背景和其他豆类的颜色数据差异，实现各种豆类的分类-／e,另I。将该方法对灰色、白色、蓝色3种不同颜色背景 下采集的图像进行了测试，结果表明该方法能够实现混合豆类分类识别，识别精度受图像质量影响，可用于开 发自动检测设备。 关键词 豆类品质检测颜色空间 机器视觉 中图分类号：TP274+．3文献标识码：A 文章编号：1003—0174(2015)04—0102—05 豆制品营养丰富，深受人们喜爱。在豆制品生 产过程，有时需要将不同种类的豆类先进行混合，然 后再进行生产，各种豆类的混合比例与均匀度影响 后续豆制品生产的质量。以豆浆为例，市场上销售 的豆浆豆通常由黄豆、红豆、芸豆、黑豆、青豆组成， 各种豆类的比例和质量决定了豆浆豆的品质和价 格，也影响豆浆的质量。实现豆制品精细生产需要 原始图像 h第1次转换 检测混合豆类的品质，人工检测方式繁琐、低效，可 以研发基于机器视觉的自动检测技术，然后开发相 r1 ◆哆． 关检测装置和设备。 bJ -分·- 目前机器视觉在农产品品质检测中的应用研究 非常多‘1。31，涉及的豆类包括大豆‘4。7]、芸豆‘8I、青 -l-√-一，◆ 豆∽o等。这些研究基本上都是针对单一种类的农产 !! 品，很少涉及混合种类¨0。。 第2次转换 r{第3次转换 混合豆类品质自动检测首先需要从混合豆类中 识别出各种豆类，本研究介绍了基于颜色空间转换 图l 原始图像与颜色空间转换结果 的混合豆类分类识别方法，使用在灰色、白色、蓝色3 种图像采集背景下获得的图像对方法进行了对比测 2 分类识别方法 试，分析了方法的适用性。 从原始图像中识别各种豆类可看做多目标图像 分割问题。图像分割方法有多种，如基于阈值的方 1 图像采集 法、基于区域的方法、基于边缘的方法等。从图1a可 将一定数量的豆浆豆平铺于扫描仪扫描板上， 以看到，原始图像中各种豆类的颜色差异较为明显， 使用一个较大的盖子遮住扫描板进行图像采集，得 因此可选用经典的阈值分割方法。 到灰色背景的混合豆类图像，如图1a所示。将采集 图1a中存在多类目标，通过对各类目标的颜色 的图像在计算机中保存为JPEG文件，这样不仅能够数据采样分析，发现无法一次确定多个阈值完成整 保持图像质量，而且存储量小。 幅图像分割，只能分步骤进行。 收稿日期：2013—12—22 2．1识别红豆与青豆 作者简介：郑小东，男，1974年出生，副教授，计算机视觉