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基于颜色空间转换的混合豆类分类识别.pdf
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
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