CN109030755A - 基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置及方法 - Google Patents

基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置及方法 Download PDF

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吴文福
王锐
彭灿
韩峰
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Jilin University
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Jilin University
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Abstract

本发明公开了一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置，包括：工作台；模板，其放置在工作台上，所述模板上均匀设置有凹槽，用于平铺粮食；支撑杆，其设置在所述工作台上；图像采集器，其可升降设置在所述支撑杆上，用于采集粮食的原始图像。本发明还提供一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，能够精确快速测量粮食水分、千粒重以及容重，实现了快速无损多品质参数一次性检测；不受作物类别和品种的限制；突破了东北寒冷地区和南方高湿地区高水分粮食无法快速测量的难题；受环境温湿度的影响小，夜班无需温湿度校正；结构简单，操作方便，连续性好，避免了粮食籽粒间的相互重叠、干扰，提高了检测精度。

Description

基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置 及方法
技术领域
本发明涉及粮食水分及品质检测技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置及方法。
背景技术
我国作为农业大国，是世界主要产粮国之一，粮食质量的好坏至关重要，而粮食中的水分含量是影响粮食质量的重要因素之一。粮食水分过高容易产生发热、霉变及生虫等生理变化，不宜保存。粮食水分过低会导致粮食内部有机物质减少，干物质质量降低，影响粮食品质。因此，粮食水分的快速精确检测可以确保粮食储藏，加工及产品化的顺利进行。
目前常用的粮食水分检测方法主要包括：烘箱法、电阻法、电容法、近红外法。其中谷物的水分检测以烘箱法为准，多用于实验室精确测量，测量周期长，实时性差。电阻法利用粮食含水量与其导电率的不同，通过对粮食进行逐粒破碎，检测谷物电阻值间接地反应其含水量，该方法为破坏性检测，存在采样困难、抗干扰能力差等问题，需进行温湿度校正，尤其对于高水分粮食的检测精度较差。电容法和近红外法均属于无损检测，但近红外法对环境要求极高，成本较大，只适用于实验室检测。电容检测法，利用粮食中水分的介电常数远大于粮食中其他成分的介电常数，将待测谷物籽粒群送入装有电容传感器的容器内部，采集谷物的电容值间接地反应其含水量，该方法同样存在对于高水分粮食的检测精度较差的问题，且由于测量区域内的相对介电常数受谷物孔隙度、谷物干物质、水分、空气和环境温湿度、电磁场影响较大，因此每次检测时必须保证测量区域内谷物容量和孔隙度相同，且谷物容量足够大，以保证测量精度。
随着计算机技术的迅速发展，基于图像处理技术的机器视觉***越来越多的被应用到粮食检测方面，展现出了独特的优势。
中国专利201310329180.3“一种基于图像处理技术的小麦水分快速测定方法”，利用小麦含水量与其颜色的不同，运用图像处理技术提取待测小麦图像中的颜色特征参数，并根据预先标定的数学模型计算小麦的水分含量。该方法的检测对象为小麦，应用面相对较窄，小麦颜色较深与其含水量关系不明显，测量精度较差，同时需要滑动样品室来达到连续检测的目的，连续性较差。
中国专利201310216793.6“一种测量种子千粒重的方法及装置”，将称重法与图像处理技术相结合，并运用图像处理技术提取待测粮食图像中籽粒的轮廓线计算其数量，根据籽粒的数量与其测量重量计算种子的千粒重。该方法适的测量精度较差。
发明内容
本发明的一个目的是设计开发了一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置，能够将粮食快速铺平无重叠，提高检测精度。
本发明的另一个目的是设计开发了一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，能够精确快速测量粮食水分、千粒重以及容重。
本发明提供的技术方案为：
一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置，包括：
工作台；以及
模板，其放置在所述工作台上，所述模板上均匀设置有凹槽，用于平铺粮食；
支撑杆，其设置在所述工作台上；
图像采集器，其可升降设置在所述支撑杆上，用于采集粮食的原始图像。
优选的是，还包括：
处理器，其与所述图像采集器连接；
电子秤，其设置在所述工作台上，且与所述处理器连接；
显示屏，其与所述处理器连接，用于显示检测结果。
一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的测定方法，包括如下步骤：
步骤1：将待测试的多粒种子平铺，采集籽粒群原始图像，并对所述原始图像进行预处理；
步骤2：获取籽粒群正向投影域内像素面积：
式中，为籽粒群像素面积，为第i粒籽粒的像素面积，n为籽粒数目；
步骤3：获取籽粒群实际面积：
式中，Xa为籽粒群实际面积；K为像素尺寸与实际尺寸的换算系数；
步骤4：获取粮食水分：
M＝AMXa+BM
式中，M为粮食水分；AM，BM为粮食水分系数。
优选的是，还包括：
获取粮食千粒重：
m＝AmXa 2+BmXa+Cm
式中，m为粮食千粒重；Am，Bm，Cm为粮食千粒重系数。
优选的是，还包括：
获取粮食容重：
d＝AdXa 2+BdXa+Cd
式中，d为粮食千粒重；Ad，Bd，Cd为粮食容重系数。
优选的是，所述步骤1中对所述原始图像进行预处理包括：
提取RGB原始图像中的R分量作为灰度图像；
采用最大类间方差法自动计算灰度图像阈值进行灰度图像二值化；
对所述二值图像进行腐蚀运算、面积滤波、边界去除以及孔洞填充。
优选的是，所述像素尺寸与实际尺寸的换算系数K＝0.0071。
优选的是，通过最小二乘法建立所述粮食水分、千粒重和容重标定模型。
优选的是，所述粮食水分系数满足：
1.13≤AM≤2.15,-160.5≤BM≤-80.4。
优选的是，所述粮食千粒重系数满足：
0.92≤Am≤1.86,-225.12≤Bm≤-121.32,7600≤Cm≤7900。
优选的是，所述粮食容重系数满足：
-0.72≤Ad≤-0.41,71.35≤Bd≤110.56,-3015.7≤Cd≤-2689.5。
优选的是，
当粮食为玉米时，n≥30；
当粮食为水稻或者小麦时，n≥100。
本发明所述的有益效果：
1、实现了快速无损多品质参数一次性检测。
2、不受作物类别和品种的限制。
3、突破了东北寒冷地区和南方高湿地区高水分粮食无法快速测量的难题。
4、受环境温湿度的影响小，夜班无需温湿度校正。
5、结构简单，操作方便，连续性好，避免了粮食籽粒间的相互重叠、干扰，提高了检测精度。
附图说明
图1为本发明所述检测***的结构示意图。
图2为本发明所述模板的结构示意图。
图3为本发明所述建立标定模型的流程图。
图4为本发明所述检测过程的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1、2所示，本发明提供一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测***包括：工作台100、模板200(所述模板颜色为黑、绿、蓝等暗颜色中的一种)，所述模板200是根据不同粮食形状和尺寸进行设计，具有不同的型孔数目(即凹槽)，可实现待测籽粒的快速，精确，无重叠平铺，支撑杆300、图像采集器400、处理器500、显示器600、附属装置700。所述工作台100用于放置模板200，其上设有支撑杆300。图像采集器400可升降的固定于所述支撑杆300上并与处理器500相连，用以采集待测粮食的原始图像。处理器500中设有图像处理程序和已建立好的标定模型的控制***，用以处理采集到的图像并计算粮食水分、千粒重和容重。显示器600与处理器500相连，用以显示测量结果。附属装置700为具有通讯接口的电子称，用以提高千粒重测量精度。
测量时，利用模板200随机取样一定粒数粮食(无重叠平铺)水平放置于工作台100，通过图像采集器400获取待测粮食籽粒群原始图像并传输至处理器500进行图像处理及粮食水分、千粒重和容重的计算，测量结果通过显示器600显示。或可用附属装置700替换工作台100，实现采集待测粮食图像的同时获取其重量，并实时传输至处理器500，提高千粒重测量精度。
本发明所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置，能够将粮食快速铺平无重叠，提高检测精度。
本发明还提供一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的测定方法，包括如下步骤：
本实施案例选用玉米做为实验样品，图像采集器为HP M1216nfh扫描仪，其中，扫描仪输出图像为JPEG格式，图像像素尺寸为2550×3506，图像实际尺寸为214×296.8mm。
步骤一：建立粮食水分M、粮食千粒重m和粮食容重d的标定模型，如图3所示；
步骤1.1、将玉米清理除杂后，按不同水分梯度制作标定样本。
步骤1.2、根据国家标准《粮油检测容重测定》GB/T 5498-2013规定的粮食、油料容重的测定方法，对所述标定样本进行容重测量。
步骤1.3、利用模板随机取样100粒玉米(无重叠平铺)进行称重，精确到1g。
步骤1.4、将步骤1.3中模板置于扫描仪中，进行籽粒群原始图像扫描。
步骤1.5、对步骤1.4中所述原始图像进行标定，确定像素尺寸与实际尺寸的换算系数K：
需要说明的是，像素尺寸与实际尺寸的换算系数K是根据扫描仪的参数换算出来的，不同的图像采集器的换算系数是不同的。
步骤1.6、对所述原始图像进行预处理，包括：彩色图像灰度化、灰度图像二值化和形态学操作。
(1)、彩色图像灰度化：提取RGB原始图像中的R分量作为灰度图像。
(2)、灰度图像二值化：采用最大类间方差法(Ostu算法)自动计算灰度图像阈值。
(3)、形态学操作：对(2)中二值图像进行腐蚀运算、面积滤波、边界去除、孔洞填充等操作。
步骤1.7、计算(3)中二值图像的籽粒群像素面积
其中，为籽粒群像素面积；第i粒籽粒的像素面积；n为籽粒数目，n＝100。
步骤1.8、将所述像素面积转换成实际面积Xa：
其中，Xa为籽粒群实际面积；为籽粒群像素面积；K为像素尺寸与实际尺寸的换算系数，K＝0.0071。
步骤1.9、利用最小二乘法建立玉米水分M的标定模型：
M＝AMXa+BM
其中，M为粮食水分；Xa为籽粒群实际面积；AM，BM为粮食水分系数，AM在1.13～2.15之间，BM在-160.5～-80.4之间。
步骤1.10、利用最小二乘法建立玉米千粒重m的标定模型：
m＝AmXa 2+BmXa+Cm
其中，m为粮食千粒重；Xa为籽粒群实际面积；Am，Bm,Cm为粮食千粒重系数，Am在0.92～1.86之间，Bm在-225.12～-121.32之间，Cm在7600～7900之间。
步骤1.11、利用最小二乘法建立玉米容重d的标定模型：
d＝AdXa 2+BdXa+Cd
其中，d为粮食千粒重；Xa为籽粒群实际面积；Ad，Bd,Cd为粮食容重系数，Ad在-0.72～-0.41之间，Bd在71.35～110.56之间，Cm在-3015.7～-2689.5之间。
步骤二：利用标定模型测量待测试玉米的水分、千粒重以及容重，如图4所示；
步骤2.1、利用模板随机取样100粒玉米(无重叠平铺)。
步骤2.2、将所述模板置于扫描仪中，获取待测粮食籽粒群原始图像。
步骤2.3、对所述原始图像进行预处理，包括：彩色图像灰度化、灰度图像二值化和形态学操作。
(1)、彩色图像灰度化：提取RGB原始图像中的R分量作为灰度图像。
(2)、灰度图像二值化：采用最大类间方差法(Ostu算法)自动计算灰度图像的阈值。
(3)、形态学操作：对(2)中二值图像进行腐蚀运算、面积滤波、边界去除、孔洞填充等。
步骤2.4、计算(3)中二值图像的籽粒群像素面积
其中，为籽粒群像素面积；单粒籽粒的像素面积，n为籽粒数目，n＝100。
步骤2.5将所述籽粒群像素面积转换成实际面积Xa：
其中，Xa为籽粒群实际面积；为籽粒群像素面积；K为像素尺寸与实际尺寸的换算系数，K＝0.0071。
步骤2.6、利用标定模型计算待测玉米水分M、千粒重m和容重d。
实施例
步骤一：确定粮食水分M、粮食千粒重m和粮食容重d的标定模型
步骤1.1、将玉米清理除杂后，按不同水分梯度制作标定样本。
步骤1.2、根据国家标准《粮油检测容重测定》GB/T 5498-2013规定的粮食、油料容重的测定方法，对所述标定样本进行容重测量。
步骤1.3、利用模板随机取样100粒玉米(无重叠平铺)进行称重，精确到1g。
步骤1.4、将步骤1.3中模板置于扫描仪中，进行籽粒群原始图像扫描。
步骤1.5、对步骤1.4中所述原始图像进行标定，确定像素尺寸与实际尺寸的换算系数K：
步骤1.6、对所述原始图像进行预处理，包括：彩色图像灰度化、灰度图像二值化和形态学操作。
(1)、彩色图像灰度化：提取RGB原始图像中的R分量作为灰度图像。
(2)、灰度图像二值化：采用最大类间方差法(Ostu算法)自动计算灰度图像阈值。
(3)、形态学操作：对(2)中二值图像进行腐蚀运算、面积滤波、边界去除、孔洞填充等操作。
步骤1.7、计算(3)中二值图像的籽粒群像素面积
其中，为籽粒群像素面积，；第i粒籽粒的像素面积；n为籽粒数目，n＝100。
步骤1.8、将所述像素面积转换成实际面积Xa：
Xa＝0.0071Xa *
其中，Xa为籽粒群实际面积；为籽粒群像素面积；K为像素尺寸与实际尺寸的换算系数。
步骤1.9、利用最小二乘法得到玉米水分M的标定模型：
M＝1.61Xa-117.77
其中，M为粮食水分；Xa为籽粒群实际面积；AM，BM为粮食水分系数，。
步骤1.10、利用最小二乘法得到玉米千粒重m的标定模型：
m＝1.11Xa 2-187.97Xa+7800.8
其中，m为粮食千粒重；Xa为籽粒群实际面积；Am，Bm,Cm为粮食千粒重系数。
步骤1.11、利用最小二乘法得到玉米容重d的标定模型：
d＝-0.58Xa 2+91.35Xa-2849.5
其中，d为粮食千粒重；Xa为籽粒群实际面积；Ad，Bd,Cd为粮食容重系数。
步骤二：利用标定模型测量待测试玉米的水分、千粒重以及容重；
步骤2.1、利用模板随机取样100粒玉米(无重叠平铺)。
步骤2.2、将所述模板置于扫描仪中，获取待测粮食籽粒群原始图像。
步骤2.3、对所述原始图像进行预处理，包括：彩色图像灰度化、灰度图像二值化和形态学操作。
(1)、彩色图像灰度化：提取RGB原始图像中的R分量作为灰度图像。
(2)、灰度图像二值化：采用最大类间方差法(Ostu算法)自动计算灰度图像的阈值。
(3)、形态学操作：对(2)中二值图像进行腐蚀运算、面积滤波、边界去除、孔洞填充等。
步骤2.4、计算(3)中二值图像的籽粒群像素面积
其中，为籽粒群像素面积；单粒籽粒的像素面积，n为籽粒数目，n＝100。
步骤2.5将所述籽粒群像素面积转换成实际面积Xa：
Xa＝0.0071Xa *＝82.63
其中，Xa为籽粒群实际面积(cm2)；为籽粒群像素面积；K为像素尺寸与实际尺寸的换算系数。
步骤2.6、利用得到标定模型计算待测玉米水分M：14.9％，千粒重m：355g，容重d：727g/L。
本发明所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，能够精确快速测量粮食水分、千粒重以及容重。实现了快速无损多品质参数一次性检测；不受作物类别和品种的限制；突破了东北寒冷地区和南方高湿地区高水分粮食无法快速测量的难题；受环境温湿度的影响小，夜班无需温湿度校正；结构简单，操作方便，连续性好，避免了粮食籽粒间的相互重叠、干扰，提高了检测精度。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (10)

1.一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置，其特征在于，包括：
工作台；以及
模板，其放置在所述工作台上，所述模板上均匀设置有凹槽，用于平铺粮食；
支撑杆，其设置在所述工作台上；
图像采集器，其可升降设置在所述支撑杆上，用于采集粮食的原始图像。
2.如权利要求1所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测装置，其特征在于，还包括：
处理器，其与所述图像采集器连接；
电子秤，其设置在所述工作台上，且与所述处理器连接；
显示屏，其与所述处理器连接，用于显示检测结果。
3.一种基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：将待测试的多粒种子平铺，采集籽粒群原始图像，并对所述原始图像进行预处理；
步骤2：获取籽粒群正向投影域内像素面积：
式中，为籽粒群像素面积，为第i粒籽粒的像素面积，n为籽粒数目；
步骤3：获取籽粒群实际面积：
式中，Xa为籽粒群实际面积；K为像素尺寸与实际尺寸的换算系数；
步骤4：获取粮食水分：
M＝AMXa+BM
式中，M为粮食水分；AM，BM为粮食水分系数。
4.如权利要求3所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，其特征在于，还包括：
获取粮食千粒重：
m＝AmXa 2+BmXa+Cm
式中，m为粮食千粒重；Am，Bm，Cm为粮食千粒重系数。
5.如权利要求3所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，其特征在于，还包括：
获取粮食容重：
d＝AdXa 2+BdXa+Cd
式中，d为粮食千粒重；Ad，Bd，Cd为粮食容重系数。
6.如权利要求3、4或5所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，其特征在于，所述步骤1中对所述原始图像进行预处理包括：
提取RGB原始图像中的R分量作为灰度图像；
采用最大类间方差法自动计算灰度图像阈值进行灰度图像二值化；
对所述二值图像进行腐蚀运算、面积滤波、边界去除以及孔洞填充。
7.如权利要求6所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，其特征在于，所述像素尺寸与实际尺寸的换算系数K＝0.0071。
8.如权利要求3所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，其特征在于，所述粮食水分系数满足：
1.13≤AM≤2.15,-160.5≤BM≤-80.4。
9.如权利要求4所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，其特征在于，所述粮食千粒重系数满足：
0.92≤Am≤1.86,-225.12≤Bm≤-121.32,7600≤Cm≤7900。
10.如权利要求5所述的基于图像处理技术的粮食水分、千粒重以及容重的检测方法，其特征在于，所述粮食容重系数满足：
-0.72≤Ad≤-0.41,71.35≤Bd≤110.56,-3015.7≤Cd≤-2689.5。
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