大米加工精度的检测方法、设备以及存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种大米加工精度的检测方法、设备以及存储介质。


背景技术：

2.随着人们生活水平的提高，人们对食用大米的营养价值和外观有了更高的要求。国家市场监督管理总局和中国国家标准化管理委员会于2018年10月10日发布新的大米标准gb/t 1354-2018，该标准规定了大米留皮度的计算方式，留皮度等于胚芽面积与留皮面积之和除以米粒总面积，根据留皮度可以确定大米的品质，如加工精度。其中，胚芽部分可以反映大米的营养价值程度，进而反映大米的品质。
3.相关技术中，通常采用染色法对大米的留皮度进行检测，该方法需要事先配制化学染色剂对样品进行浸泡，然而样品在浸泡过程中皮层容易掉落，导致留皮度计算准确率不高，且工作人员的工作量较大。同时，通过染色法会将米粒上的胚芽和残留的米皮均被染色，导致难以准确识别出胚芽部分。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种大米加工精度的检测方法，以针对具体的大米生产加工任务，实现对米粒所属类别的分类，从而判断大米的加工精度。
5.本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6.本发明的第三个目的在于提出一种大米加工精度的检测设备。
7.为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出一种大米加工精度的检测方法，所述方法包括以下步骤：通过至少三个图像采集装置采集米粒在至少三个角度的图像，并将所述至少三个角度的图像记为第一图像；对所述第一图像进行预处理，得到第二图像；根据所述第一图像和所述第二图像计算所述米粒的加工精度。
8.本发明实施例的大米加工精度的检测方法，通过至少三个图像采集装置采集米粒在至少三个角度的图像，并将三个角度的图像记为第一图像；对第一图像进行预处理得到第二图像，进而根据第一图像和第二图像计算米粒的加工精度。由此，可以提高检测准确率，进而可降低人工成本，提高大米产线的生产效率。
9.另外，本发明上述的大米加工精度的检测方法还可以具有如下附加的技术特征：
10.根据本发明的一个实施例，所述根据所述第一图像和所述第二图像计算所述米粒的加工精度包括：根据所述第一图像和所述第二图像确定所述米粒是否为留胚留皮米；如果所述米粒为留胚留皮米，则计算所述米粒的留胚参数和留皮参数；根据所述留胚参数和所述留皮参数计算所述米粒的加工精度。
11.根据本发明的一个实施例，所述对所述第一图像进行预处理，包括：对所述第一图像进行二值化处理，得到所述第二图像，其中，所述第二图像中像素点的灰度值为第一灰度
值或者第二灰度值。
12.根据本发明的一个实施例，所述根据所述第一图像和所述第二图像确定所述米粒是否为留胚留皮米包括：获取所述第一图像中各像素点的蓝色值b和红色值r；将满足式100*(r-b)/r＞nrb的像素点(i,j)的灰度值设置所述第一灰度值，得到第三图像，其中，nrb为第二预设阈值；以所述第三图像中灰度值为所述第一灰度值的各像素点为中心进行预设区域划分；统计各预设区域中灰度值为所述第一灰度值的像素点的第一数量，并在所述第一数量小于第一预设数量时，将对应预设区域的中心点像素的灰度值设置为所述第二灰度值，得到第四图像；获取所述第四图像中灰度值为第一灰度值的连通域中面积最大的连通区域；根据所述面积最大的连通区域和所述第二图像确定所述米粒为留胚米。
13.根据本发明的一个实施例，所述根据所述面积最大的连通区域和所述第二图像确定所述米粒为留胚米包括：根据下式计算所述面积最大的连通区域的紧致度：
14.fcompactness＝nedgearea*nedgearea/nmaxarea，
15.其中，fcompactness为所述紧致度，nedgearea为所述面积最大的连通区域的轮廓周长，nmaxarea为所述面积最大的连通区域的面积；如果所述紧致度大于第二预设阈值，则获取所述面积最大的连通区域的质心的第一位置，并根据所述第二图像获取所述面积最大的连通区域所在米粒的质心的第二位置；计算所述第一位置与所述第二位置之间的距离；如果所述距离大于或者等于第三预设阈值，则确定所述米粒为留胚米。
16.根据本发明的一个实施例，所述根据所述第一图像和所述第二图像确定所述米粒是否为留胚留皮米包括：获取所述第一图像中各像素点的蓝色值b；根据下式计算像素点(i,j)在其周围多个方向上的梯度值：
17.nt1(k)＝smooth(i'(k),j'(k))-smooth(i,j)，
18.其中，4≤k≤k，k、k均为整数，k表示方向的个数，像素点(i,j)在所述第二图像中的灰度值为所述第一灰度值，在所述第一图像中的蓝色值小于或等于第四预设阈值，nt1(k)为所述第一图像中像素点(i,j)在第k个方向上的梯度值，smooth(i,j)为所述第一图像中像素点(i,j)的蓝色值，smooth(i’(k),j’(k))为所述第一图像中像素点(i’(k),j’(k))的蓝色值,像素点(i’(k),j’(k))与像素点(i,j)之间的距离为预设步长；在k个梯度值均大于第五预设阈值时，保留所述第二图像中像素点(i,j)的灰度值所述第一灰度值，否则将所述第二图像中像素点(i,j)的灰度值设置为所述第二灰度值，得到第五图像；根据所述第五图像确定所述米粒是否为留胚留皮米。
19.根据本发明的一个实施例，所述根据所述第五图像确定所述米粒是否为留胚留皮米包括：获取所述第五图像中面积小于第六预设阈值和大于第七预设阈值的连通区域，并删除，得到第六图像，其中，所述第六预设阈值小于所述第七预设阈值；将所述第六图像中灰度值为所述第一灰度值，且在所述第一图像中对应蓝色值大于第九预设阈值的像素点的灰度值设置为所述第二灰度值，得到第七图像；统计所述第七图像中灰度值为所述第一灰度值的所有连通区域的最小外接矩形的对角线长度；如果存在大于第九预设阈值的对角线长度，则确定所述米粒为留皮米。
20.根据本发明的一个实施例，所述大米加工精度的检测方法还包括：所述留胚参数为所述米粒留胚区域的留胚面积，所述留皮参数为所述米粒留皮区域的留皮面积，其中，所述留胚面积为所述第四图像中灰度值为第一灰度值的连通域中面积最大的连通区域的面
积，所述留皮面积为所述第七图像中所有灰度值为所述第一灰度值的连通区域的面积。
21.根据本发明的一个实施例，所述大米加工精度的检测方法还包括：通过下式计算所述米粒的加工精度：
[0022][0023]
其中，nrate为所述加工精度，∑nembroyarea为所述留胚面积，∑nthinarea为所述留皮面积，∑narea为所述米粒的面积。
[0024]
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的大米加工精度的检测方法。
[0025]
本发明实施例的计算机可读存储介质，在其上存储的计算机程序被处理器执行时，可以提高大米加工精度的检测准确率，降低人工成本，提高大米产线的生产效率。
[0026]
为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出一种大米加工精度的检测设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的大米加工精度的检测方法。
[0027]
本发明实施例的大米加工精度的检测设备，通过实现上述的大米加工精度的检测方法，可以提高大米加工精度的检测准确率，降低人工成本，提高大米产线的生产效率。
[0028]
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0029]
图1是本发明一个实施例的大米加工精度的检测方法的流程图；
[0030]
图2是本发明一个具体实施例的大米加工精度的检测方法的流程图；
[0031]
图3是本发明另一个具体实施例的大米加工精度的检测方法的流程图；
[0032]
图4是本发明一个示例的大米加工精度检测装置的示意图；
[0033]
图5是本发明第一个示例的米粒的示意图；
[0034]
图6是本发明第二个示例的米粒的示意图；
[0035]
图7是本发明第三个示例的米粒的示意图；
[0036]
图8是本发明第四个示例的米粒的示意图；
[0037]
图9是本发明一个示例的大米加工精度测试页面的示意图；
[0038]
图10是本发明另一个示例的大米加工精度测试页面的示意图。
具体实施方式
[0039]
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0040]
下面参考附图1-10描述本发明实施例的大米加工精度的检测方法、设备以及存储介质。
[0041]
图1是本发明一个实施例的大米加工精度的检测方法的流程图。
[0042]
s11，采集米粒在至少三个角度的图像，并将至少三个角度的图像记为第一图像。
[0043]
其中，上述米粒为加工后的米粒，上述第一图像可为rgb图像。
[0044]
具体地，可以通过多个图像采集装置采集米粒在至少三个角度的图像，如图4所示，图像采集装置的数量可以为3个，分别记为图像采集装置1、2、3。图像采集装置1、2、3同时接收白光led光源4、5、6作用于米粒表面而产生的r、g、b信号。为获取上述rgb图像，图像采集装置1、2、3同时采集米粒多角度的图像，进而利用多个角度的图像实现对米粒的识别，实现对大米胚芽的识别，以及留胚度和留皮度的计算。
[0045]
具体而言，参见图4，三个图像采集装置可呈相同夹角(即两两夹角均为120
°
)位于同一平面上，同时采集同一米粒的全方位外观特征。三组白光led光源以相同夹角分布于三个图像采集装置同侧上下，图像采集装置可同时接收白光中的r、g、b值信号。
[0046]
s12，对第一图像进行预处理，得到第二图像。
[0047]
作为一个示例，对第一图像进行预处理可包括：对第一图像进行二值化处理，得到第二图像，其中，第二图像中像素点的灰度值为第一灰度值或者第二灰度值。上述第一灰度值可以为灰度值255，上述第二灰度值可以为灰度值0。
[0048]
例如，参见图5，图5中(a)示出了第一图像，通过上述对第一图像进行预处理的方法得到的第二图像可如图5中(b)所示。
[0049]
需要说明的是，由于黑背景的原因，上述第二图像中的米粒二值图像可能会存在内部空洞的现象，如图6中(a)所示。因而，在对第一图像进行预处理得到第二图像之后，还需要对第二图像进行边缘检测，检测出米粒二值图像的边缘，进而对米粒二值图像的内部进行填充，得到图6中(b)所示的图像。
[0050]
可选地，还可采用形态学腐蚀运算，对第二图像的图像边缘腐蚀两圈，从而防止边缘像素颜色失真对识别造成影响。
[0051]
s13，根据第一图像和第二图像确定米粒是否为留胚留皮米。
[0052]
s14，如果米粒为留胚留皮米，则计算米粒的留胚参数和留皮参数。
[0053]
其中，上述留胚参数可为米粒留胚区域的留胚面积，上述留皮参数可为米粒留皮区域的留皮面积。
[0054]
具体地，若确定米粒为留胚留皮米，则计算米粒的留胚参数、留皮参数和米粒的面积。
[0055]
s15，根据留胚参数和留皮参数计算米粒的加工精度。
[0056]
具体地，可根据下式计算米粒的加工精度：
[0057][0058]
其中，nrate为加工精度，∑nembroyarea为留胚面积，∑nthinarea为留皮面积，∑narea为米粒的面积，∑narea可为第二图像中连通区域(即灰度值为第一灰度值的像素点的连通区域)的面积。
[0059]
进一步地，可根据加工精度对米粒进行分类，分为精碾和适碾，或者分为超精碾、精碾和适碾。具体为，每种类别预先对应设置一个加工精度区间，根据计算出的加工精度所处的区间，即可确定米粒类别。
[0060]
在一些示例中，如图2所示，根据第一图像和第二图像确定米粒是否为留胚留皮米可包括：
[0061]
s31，获取第一图像中各像素点的蓝色值b和红色值r。
[0062]
s32，将满足式100*(r-b)/r＞nrb的像素点(i,j)的灰度值设置为第一灰度值，得到第三图像，其中，nrb为第一预设阈值。
[0063]
其中，上述第一预设阈值可以在10～35之间取值，例如可以是13.5。
[0064]
s33，以第三图像中灰度值为第一灰度值的各像素点为中心进行预设区域划分。
[0065]
在该示例中，上述预设区域可以是一个m行n列的框。例如，可以是一个5行7列的框。
[0066]
s34，统计各预设区域中灰度值为第一灰度值的像素点的第一数量，第一数量小于第一预设数量时，将对应预设区域的中心点像素的灰度值设置为第二灰度值，得到第四图像。
[0067]
具体的，可以在第一数量大于或等于第一预设数量时，将对应预设区域的中心点像素的灰度值设置为第一灰度值，否则，将该中心点像素点的灰度值设置为第二灰度值，得到第四图像。
[0068]
其中，上述第一预设数量可以在6～10之间取值，例如可以是8；上述的留胚面积可为第四图像中灰度值为第一灰度值的连通域中面积最大的连通区域的面积。
[0069]
s35，获取第四图像中灰度值为第一灰度值的连通域中面积最大的连通区域。
[0070]
s36，根据面积最大的连通区域和第二图像确定米粒为留胚米。
[0071]
具体地，获取第四图像中面积最大的连通区域，并将其他连通区域的像素置为第二灰度值，进而可根据下式计算面积最大的连通区域的紧致度：
[0072]
fcompactness＝nedgearea*nedgearea/nmaxarea
[0073]
其中，fcompactness为紧致度，nedgearea为连通区域的轮廓周长，nmaxarea为面积最大的连通区域的面积。
[0074]
进一步地，如果紧致度大于第二预设阈值，则获取所述面积最大的连通区域的质心的第一位置，并根据所述第二图像获取所述面积最大的连通区域所在米粒的质心的第二位置；计算第一位置与第二位置之间的距离。如果距离大于或者等于第四预设阈值，则确定米粒为留胚米。
[0075]
其中，上述第二预设阈值可以在27～33之间取值，例如可以是30。上述第三预设阈值可以在8～12之间取值，例如可以是10。
[0076]
在该示例中，参见图7，图7中(a)示出了留胚米的第一图像，图7中(b)示出了留胚米的第四图像。
[0077]
在一些示例中，如图3所示，根据第一图像和第二图像确定米粒是否为留胚留皮米可包括：
[0078]
s41，获取第一图像中各像素点的蓝色值b。
[0079]
s42，计算像素点(i,j)在其周围多个方向上的梯度值。
[0080]
具体地，可根据下式计算像素点(i,j)在其周围多个方向上的梯度值：
[0081]
nt1(k)＝smooth(i'(k),j'(k))-smooth(i,j)，
[0082]
其中，4≤k≤k，k、k均为整数，k表示方向的个数，像素点(i,j)在第二图像中的灰
度值为第一灰度值，在第一图像中的蓝色值小于或等于第四预设阈值，nt1(k)为第一图像中像素点(i,j)在第k个方向上的梯度值，smooth(i,j)为第一图像中像素点(i,j)的蓝色值，smooth(i’(k),j’(k))为第一图像中像素点(i’(k),j’(k))的蓝色值,像素点(i’(k),j’(k))与像素点(i,j)之间的距离为预设步长。上述第四预设阈值可以在175～185之间取值，例如可以是180；上述预设步长可以在8～12之间取值，例如可以是10。
[0083]
在该示例中，上述k可以取数值8，例如可以上下左右四个方向及这四个方向的相邻方向的中间方向即与该相邻方向呈45度角的方向，共8个方向。
[0084]
s43，在k个梯度值均大于第五预设阈值时，保留第二图像中像素点(i,j)的灰度值为第一灰度值，否则将第二图像中像素点(i,j)的灰度值设置为第二灰度值，得到第五图像。
[0085]
其中，上述第五预设阈值可以在23～27之间取值，例如可以是25。
[0086]
s44，根据第五图像确定米粒是否为留胚留皮米。
[0087]
具体地，获取第五图像中面积小于第六预设阈值和大于第七预设阈值的连通区域，并删除，得到第六图像，其中，第六预设阈值小于第七预设阈值。将第六图像中灰度值为第一灰度值，且在第一图像中对应蓝色值大于第九预设阈值的像素点的灰度值设置为第二灰度值，得到第七图像。
[0088]
具体地，通过将第一图像中对应蓝色值大于第九预设阈值的像素点的灰度值设置为第二灰度值，可以实现删除误识别区域。
[0089]
进一步地，统计第七图像中灰度值为第一灰度值的所有连通区域的最小外接矩形的对角线长度。如果存在大于第九预设阈值的对角线长度，则确定米粒为留皮米。
[0090]
其中，上述第六预设阈值可以在75～85之间取值，例如可以是80。上述第七预设阈值可以在500～520之间取值，例如可以是510。上述第九预设阈值可以在80～90之间取值，例如可以是85。上述第九预设阈值可以在27～33之间取值，例如可以是30。上述的留皮面积可为第七图像中灰度值为第一灰度值的连通区域(即灰度值255的连通区域)的面积，当然，该留皮面积还可以为第七图像中上述对角线长度大于第九预设阈值的所有连通域的面积
[0091]
在该示例中，参见图8，图8中(a)示出了留皮米的第一图像，图8中(b)示出了留皮米的第七图像。
[0092]
需要说明的是，由于留胚米、留皮米的判断方式不同，因此，两判断流程可同时进行；也可先进行留胚米的判断，再进行留皮米的判断；还可先进行留皮米的判断，再进行留胚米的判断。其中，留胚参数、留皮参数可在对应的判断流程中计算，米粒的面积可直接基于第二图像计算。
[0093]
综上，本发明实施例的大米加工精度的检测方法，基于米粒的多角度图像，对米粒表面特征进行检测，确定大米加工精度，检测准确率高，且无需对米粒进行染色处理，可降低人工成本，提高大米产线的生产效率。
[0094]
基于上述识别方式进行试验，得到如下表1所示数据：
[0095]
表1
[0096]
米样总数识别个数识别率留胚米53152097.9％
[0097]
可见，利用本发明可以获得相对较好的识别效果，留胚米的识别率可以达到
97.9％。
[0098]
采用2020年国标留皮度分别为0.7％的精碾米样和留皮度为3.2％的适碾米样进行测试，精碾米的米样和适碾米的米样均由官方提供，具体由粮食质量检测中心提供，该米样是由苏州市月瑞粮油有限公司制作的国际米样，适用于校准大米加工生产工艺的大米加工精度、大米的等级鉴别和质量控制，该留皮度即本发明中的加工精度，测试结果如下表2所示：
[0099]
表2
[0100]
米样国标留皮度(％)本例测试留皮度(％)精碾0.70.73适碾3.23.26
[0101]
具体测试时，产生的测试界面如图9和图10所示，参见图9，针对官方提供的精碾米米样，测试的留皮度为0.73％，判断为精碾米；参见图10，针对官方提供的适碾米米样，测试的留皮度为3.26％，判断为适碾米，可见，加工精度的计算精度较高。
[0102]
进一步地，本发明提出一种计算机可读存储介质。
[0103]
在本发明实施例中，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述的大米加工精度的检测方法。
[0104]
本发明实施例的计算机可读存储介质，在其上存储的计算机程序被处理器执行时，可提高大米加工精度的检测准确率，且可降低人工成本，提高大米产线的生产效率。
[0105]
进一步地，本发明提出一种大米加工精度的检测设备。
[0106]
在本发明实施例中，大米加工精度的检测设备包括存储器、处理器和存储在存储器上的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述的大米加工精度的检测方法。
[0107]
本发明实施例的大米加工精度的检测设备，通过实现上述的大米加工精度的检测方法，可提高大米加工精度的检测准确率，且可降低人工成本，提高大米产线的生产效率。
[0108]
需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0109]
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下
列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0110]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0111]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0112]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0113]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0114]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0115]
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。