CN110827267A - 一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法及***，方法包括：在恒亮度的情况下实时获取酒厂原酒酿造过程配糟区的彩色图像；在彩色图像中选取感兴趣区域；对选取的感兴趣区域的图像进行预处理；对预处理图像分别进行颜色等级、结团率等级、杂质等级及饱满等级的四个指标的计算；通过对四个指标进行加权计算得到配槽质量；本发明可直接顶替人工检测配糟质量，节约人力、时间，同时提供了量化的质量标准来判断配糟质量，判断配糟质量标准严谨且可追溯，为后期自动化过程奠定基础；同时本发明通过分析配槽的颜色等级、结团率等级、杂质等级及饱满等级指标来综合判断配槽质量，所得结果更为客观、准确。
Description
技术领域
本发明涉及白酒原酒酿造过程中质量监测技术领域，具体的说是涉及一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法及***。
背景技术
配糟是白酒酿造过程中重要的一环，配糟的状态以及配糟的质量直接影响着白酒的质量以及白酒的香味。然而通常情况下配糟的质量检测一般由有经验的老师傅，肉眼直接判断其好坏。这样的判断浪费人力及时间，并且存在不可对比性及不可确定性，从而导致配糟的质量一直没有可以量化的质量标准，且对于后期自动化过程中是薄弱的一环。
发明内容
为解决上述背景技术中提出的问题，本发明的目的在于提供一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法及***。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
本发明提供了一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法，包括以下步骤：
步骤1、在恒亮度的情况下实时获取酒厂原酒酿造过程中配糟区的彩色图像；
步骤2、利用模板匹配算法在步骤1获取的彩色图像中选取感兴趣区域，排除掉画面中无用的部分；
步骤3、对步骤2中选取的感兴趣区域的图像进行预处理；
预处理的具体方法为，对步骤2中选取的感兴趣区域的图像进行腐蚀、高斯变换的操作，消除图像中噪声，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性并简化数据；
步骤4、获取步骤3中预处理后的图像中的像素点个数及颜色，并计算像素点颜色占比，即配料颜色为红色和黄色占比之和，并判断颜色等级；
步骤5、获取步骤3中预处理过后的图像中所有连通图，并根据所有连通图的信息判断出配糟配料结团的连通图及结团率等级、配糟配料存在异物与杂质连通图及杂质等级、或者配糟颗粒饱满的连通图及饱满等级；
步骤6、根据步骤5的颜色等级和步骤6的结团率等级、杂质率等级及饱满等级的结合来分析配糟质量；
配糟质量得分为四项指标(颜色、结团、杂质、饱满度)加权得分之和，其中颜色占比的加权值为0.1，结团情况的加权值为0.5，杂质情况的加权值为0.2，饱满情况的加权值为0.2.，即配糟质量得分＝0.1×颜色得分+0.5×结团得分+0.2×杂质得分+0.2×饱满得分。
上述技术方案中，步骤1中白酒厂原酒酿造过程配糟区保持恒亮度的方法为：利用感光元件实时监测配糟环境的亮度，并由光源控制器根据当前亮度自动调节光源亮度，实现配糟环境的恒亮度控制。
上述技术方案中，步骤4中，判断颜色等级的方法为：黄色像素点和红色像素点的总个数占图像中的像素点总个数的比例超过95％，则认为颜色等级为1；低于95％高于90％，则认为颜色等级为2；低于90％高于85％，则认为颜色等级为3；低于85％，则认为颜色等级为4；
上述技术方案中，步骤5中，判断配糟配料结团的连通图及结团率等级的方法：根据预处理过后的图像中每个连通图的像素点个数来判断是否结团，单个连通图的像素点大于阈值为3000的椭圆形为结团物质，同时计算判断为结团的连通图的像素点个数在整个配糟中像素点的个数的所占比例；当结团比例低于5％时认为结团率等级为1，结团比例低于10％高于5％时认为结团率等级为2，结团比例低于15％高于10％时认为结团率等级为3，结团比例高于15％时认为结团率等级为4；
上述技术方案中，步骤5中，判断配糟配料存在异物与杂质连通图及杂质等级的方法：根据预处理过后的图像中每个连通图的大小、像素点个数以及形状来判断是否存在异物与杂质，连通像素点个数大于1000小于3000的不为椭圆形状的物体为异物与杂质，同时计算判断为异物与杂质的连通图的像素点在整个配糟中像素点个数所占的比例；当杂质比例低于5％时认为杂质率等级为1，杂质比例低于10％高于5％时认为杂质率等级为2，杂质比例低于15％高于10％时认为杂质率等级为3，杂质比例高于15％时认为杂质率等级为4；
上述技术方案中，步骤5中，判断配糟颗粒饱满的连通图及饱满等级的方法：根根据预处理过后的图像中每个连通图形状及个数作为标准来判断配糟颗粒是否饱满，图像中单个连通图像素点低于1000的连通图为单个配糟颗粒，同时计算单个配糟颗粒中纵向的像素点最大个数与横向像素点的最大个数之比的比例，即单个配糟颗粒纵横比，纵横比越接近1则认为颗粒越饱满，越偏离1则认为越干瘪；若平均纵横比低于1.1则认为饱满等级为1；若平均纵横比低于1.3高于1.1则认为饱满等级为2；若平均纵横比低于1.5高于1.3则认为饱满等级为3；若平均纵横比高于1.5则认为饱满等级为4。
本发明还提供了一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析***，包括酒厂原酒酿造过程中的配槽区、设置在配槽区的设备架、光度调节模块、图像采集模块以及图像处理模块，所述光度调节模块、图像采集模块以及图像处理模块设置在设备架上。
所述光度调节模块包括感光元件和光源控制器，所述光源控制器与感光元件连接；所述感光元件实时监测配糟环境的亮度并将亮度信息发送给光源控制器；所述光源控制器根据感光元件实时监测的配糟区亮度，自动调节光源亮度，实现配糟环境的恒亮度控制；
所述图像采集模块包括摄像头和高速录像机，所述摄像头与高速录像机电连接，所述摄像头用于对配糟区进行录像，所述高速录像机用于储存摄像头对配糟区录像；
所述图像处理模块包括工控机，所述工控机内嵌设有配套软件，所述工控机从高速录像机中读取配糟区录像，再经过工控机内设的配套软件对录像进行处理，具体为截取配糟区录像其中的图像，再上述方法中的步骤2至步骤6进行分析处理最终得到配糟的质量结果。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明可直接顶替人工检测配糟质量，节约人力、时间，同时提供了量化的质量标准来判断配糟质量，判断配糟质量标准严谨且可追溯，为后期自动化过程奠定基础。
2、本发明通过实时获取配槽区的彩色图像，并对彩色图像进行选区、预处理后，进行颜色等级、结团率等级、杂质等级及饱满等级的四个指标的计算，最后通过对四个指标进行加权计算得到配槽质量。本发明通过配槽的多项指标来综合判断配槽质量，所得结果更为客观、准确。
附图说明
图1为本发明提供的白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合附图和具体实施方式，进一步阐述本发明是如何实施的。
本发明提供了一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法，包括以下步骤：
步骤1、在恒亮度的情况下实时获取酒厂原酒酿造过程中配糟区的彩色图像；保持配槽区恒定亮度，可使传送的彩色图像具有最佳视觉信杂比；
其中，酒厂原酒酿造过程中配糟区保持恒亮度的方法为：利用感光元件实时监测配糟环境的亮度，并由光源控制器根据当前亮度自动调节光源亮度，实现配糟环境的恒亮度控制。
步骤2、利用模板匹配算法在步骤1获取的彩色图像中选取感兴趣区域，排除掉画面中无用的部分；其中，模板匹配算法为现有技术。
步骤3、对步骤2中利用模板匹配算法选取的感兴趣区域的图像进行预处理；
其中，使用模板匹配算法来选取感兴趣区域的具体方法为：首先根据初始图片建立一个标准模模板库，从待识别图像中提取若干特征向量与模板对应的特征向量进行比较，计算图像与模板特征向量之间的距离，用最小距离法判定所属类别为感兴趣区域或者是非感兴趣区域。
预处理的具体方法为，对步骤2中选取的感兴趣区域的图像进行腐蚀、高斯变换的操作，消除图像中噪声，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性并最大限度地简化数据；
步骤4、获取步骤3中预处理后的图像中的像素点个数及颜色，并计算像素点颜色占比，即配料颜色为红色和黄色占比之和，并判断颜色等级；
其中，配料黄色和红色总占比超过95％，则认为颜色等级为1；低于95％高于90％，则认为颜色等级为2；低于90％高于85％，则认为颜色等级为3；低于85％，则认为颜色等级为4；其中，配料黄色和红色总占比的计算方法为：黄色像素点和红色像素点的总个数占图像中的像素点总个数的比例。
步骤5、获取步骤3中预处理过后的图像中所有连通图，并根据所有连通图的信息判断出配糟配料结团的连通图及结团率等级、配糟配料存在异物与杂质连通图及杂质等级、或者配糟颗粒饱满的连通图及饱满等级；
5-1、判断配糟配料结团的连通图及结团率等级的方法：根据预处理过后的图像中每个连通图的像素点个数来判断是否结团，单个连通图的像素点大于阈值为3000的椭圆形为结团物质，同时计算判断为结团的连通图的像素点个数在整个配糟中像素点的个数的所占比例；当结团比例低于5％时认为结团率等级为1，结团比例低于10％高于5％时认为结团率等级为2，结团比例低于15％高于10％时认为结团率等级为3，结团比例高于15％时认为结团率等级为4；
5-2、判断配糟配料存在异物与杂质连通图及杂质等级的方法：根据预处理过后的图像中每个连通图的大小、像素点个数以及形状来判断是否存在异物与杂质，连通像素点个数大于1000小于3000的不为椭圆形状的物体为异物与杂质，同时计算判断为异物与杂质的连通图的像素点在整个配糟中像素点个数所占的比例；当杂质比例低于5％时认为杂质率等级为1，杂质比例低于10％高于5％时认为杂质率等级为2，杂质比例低于15％高于10％时认为杂质率等级为3，杂质比例高于15％时认为杂质率等级为4；
5-3、判断配糟颗粒饱满的连通图及饱满等级的方法：根根据预处理过后的图像中每个连通图形状及个数作为标准来判断配糟颗粒是否饱满，图像中单个连通图像素点低于1000的连通图为单个配糟颗粒，同时计算单个配糟颗粒的纵横比，纵横比越接近1则认为颗粒越饱满，越偏离1则认为越干瘪；若平均纵横比低于1.1则认为饱满等级为1；若平均纵横比低于1.3高于1.1则认为饱满等级为2；若平均纵横比低于1.5高于1.3则认为饱满等级为3；若平均纵横比高于1.5则认为饱满等级为4。其中，单个配糟颗粒的纵横比的计算方法为：单个配糟颗粒中纵向的像素点最多个数与横向像素点的最多个数之比；平均纵横比为所有单个配糟颗粒的纵横比的平均值。
步骤6、根据步骤5的颜色等级和步骤6的结团率等级、杂质率等级及饱满等级的结合来分析配糟质量；
配糟质量得分为四项指标加权得分之和，其中颜色占比的加权值为0.1，结团情况的加权值为0.5，杂质情况的加权值为0.2，饱满情况的加权值为0.2.，即配糟质量得分＝0.1×颜色得分+0.5×结团得分+0.2×杂质得分+0.2×饱满得分。
本发明还提供了一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析***，包括酒厂(例如劲牌集团枫林酒厂)原酒酿造过程的配槽区、设置在配槽区的设备架、光度调节模块、图像采集模块以及图像处理模块，所述光度调节模块、图像采集模块以及图像处理模块设置在设备架上。
所述光度调节模块包括感光元件和光源控制器，所述光源控制器与感光元件连接；所述感光元件实时监测配糟环境的亮度并将亮度信息发送给光源控制器；所述光源控制器根据感光元件实时监测的配糟区亮度，自动调节光源亮度，实现配糟环境的恒亮度控制；
所述图像采集模块包括摄像头和高速录像机，所述摄像头与高速录像机电连接，所述摄像头用于对配糟区进行录像，所述高速录像机用于储存摄像头对配糟区录像；
所述图像处理模块包括工控机，所述工控机内嵌设有配套软件，所述工控机从高速录像机中读取配糟区录像，再经过工控机内设的配套软件对录像进行处理，具体为截取配糟区录像其中的图像，再根据上述方法中所述的步骤2至步骤6进行分析处理最终得到配糟的质量结果。
本发明中，白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析***工作原理为：
首先通过光度调节模块的感光元件和光源控制器保持酒厂中试车间的配槽区的恒定亮度，
然后通过摄像头对保持恒定亮度的配糟区进行录像，并将录像存储至高速录像机，
再次工控机从高速录像机中读取配糟区录像，再经过工控机内设的配套软件对录像的彩色图像进行处理，得到配槽质量。
其中，工控机内设的配套软件的处理步骤包括：1、选取录像的彩色图像感兴趣区域；2、对感兴趣区域图像进行预处理；3、对预处理图像分别进行颜色等级、结团率等级、杂质等级及饱满等级的四个指标的计算；4、对四个指标进行加权计算得到配槽质量，加权计算所得数值越低，则配槽质量越好。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围中。
Claims (7)
1.一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、在恒亮度的情况下实时获取原酒酿造车间配糟区的彩色图像；
步骤2、利用模板匹配算法在步骤1获取的彩色图像中选取感兴趣区域，排除掉画面中无用的部分；
步骤3、对步骤2中模板匹配算法选取的感兴趣区域的图像进行预处理；
预处理的具体方法为，对步骤2中选取的感兴趣区域的图像进行腐蚀、高斯变换的操作，消除图像中噪声，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性并简化数据；
步骤4、获取步骤3中预处理后的图像中的像素点个数及颜色，并计算像素点颜色占比，即配料颜色为红色和黄色占比之和，并判断颜色等级；
步骤5、获取步骤3中预处理过后的图像中所有连通图，并根据所有连通图的信息判断出配糟配料结团的连通图及结团率等级、配糟配料存在异物与杂质连通图及杂质等级、或者配糟颗粒饱满的连通图及饱满等级；
步骤6、根据步骤5的颜色等级和步骤6的结团率等级、杂质率等级及饱满等级的结合来分析配糟质量；
配糟质量得分为四项指标加权得分之和，其中四项指标为颜色、结团、杂质和饱满度，颜色占比的加权值为0.1，结团情况的加权值为0.5，杂质情况的加权值为0.2，饱满情况的加权值为0.2.，即配糟质量得分＝0.1×颜色得分+0.5×结团得分+0.2×杂质得分+0.2×饱满得分。
2.根据权利要求1所述的一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法，其特征在于，步骤1中原酒酿造过程配糟区保持恒亮度的方法为：利用感光元件实时监测配糟环境的亮度，并由光源控制器根据当前亮度自动调节光源亮度，实现配糟环境的恒亮度控制。
3.根据权利要求1所述的一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法，步骤4中，判断颜色等级的方法为：黄色像素点和红色像素点的总个数占图像中的像素点总个数的比例超过95％，则认为颜色等级为1；低于95％高于90％，则认为颜色等级为2；低于90％高于85％，则认为颜色等级为3；低于85％，则认为颜色等级为4。
4.根据权利要求1所述的一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法，步骤5中，判断配糟配料结团的连通图及结团率等级的方法：根据预处理过后的图像中每个连通图的像素点个数来判断是否结团，单个连通图的像素点大于阈值为3000的椭圆形为结团物质，同时计算判断为结团的连通图的像素点个数在整个配糟中像素点的个数的所占比例；当结团比例低于5％时认为结团率等级为1，结团比例低于10％高于5％时认为结团率等级为2，结团比例低于15％高于10％时认为结团率等级为3，结团比例高于15％时认为结团率等级为4。
5.根据权利要求1所述的一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法，步骤5中，判断配糟配料存在异物与杂质连通图及杂质等级的方法：根据预处理过后的图像中每个连通图的大小、像素点个数以及形状来判断是否存在异物与杂质，连通像素点个数大于1000小于3000的不为椭圆形状的物体为异物与杂质，同时计算判断为异物与杂质的连通图的像素点在整个配糟中像素点个数所占的比例；当杂质比例低于5％时认为杂质率等级为1，杂质比例低于10％高于5％时认为杂质率等级为2，杂质比例低于15％高于10％时认为杂质率等级为3，杂质比例高于15％时认为杂质率等级为4。
6.根据权利要求1所述的一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析方法，步骤5中，判断配糟颗粒饱满的连通图及饱满等级的方法：根根据预处理过后的图像中每个连通图形状及个数作为标准来判断配糟颗粒是否饱满，图像中单个连通图像素点低于1000的连通图为单个配糟颗粒，同时计算单个配糟颗粒中纵向的像素点最大个数与横向像素点的最大个数之比的比例，即单个配糟颗粒纵横比，纵横比越接近1则认为颗粒越饱满，越偏离1则认为越干瘪；若平均纵横比低于1.1则认为饱满等级为1；若平均纵横比低于1.3高于1.1则认为饱满等级为2；若平均纵横比低于1.5高于1.3则认为饱满等级为3；若平均纵横比高于1.5则认为饱满等级为4。
7.一种白酒厂原酒酿造过程配糟质量视觉分析***，其特征在于，包括白酒厂原酒酿造过程的配槽区、设置在配槽区的设备架、光度调节模块、图像采集模块以及图像处理模块，所述光度调节模块、图像采集模块以及图像处理模块设置在设备架上。
所述光度调节模块包括感光元件和光源控制器，所述光源控制器与感光元件连接；所述感光元件实时监测配糟环境的亮度并将亮度信息发送给光源控制器；所述光源控制器根据感光元件实时监测的配糟区亮度，自动调节光源亮度，实现配糟环境的恒亮度控制；
所述图像采集模块包括摄像头和高速录像机，所述摄像头与高速录像机电连接，所述摄像头用于对配糟区进行录像，所述高速录像机用于储存摄像头对配糟区录像；
所述图像处理模块包括工控机，所述工控机内嵌设有配套软件，所述工控机从高速录像机中读取配糟区录像，再经过工控机内设的配套软件对录像进行处理，具体为截取配糟区录像其中的图像，再根据如权利要求1中的步骤2至步骤6进行分析处理最终得到配糟的质量结果。
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