CN111199545B - 一种基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法 - Google Patents

一种基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法，包括如下步骤：采集环境确定、采集设备校准、图像处理和初烤烟叶颜色鉴别。本发明能够客观准确的鉴别初烤烟叶的颜色，避免了人为主观因素的干扰，为控制烟叶稳定性打下良好的基础。

Description

一种基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法
技术领域
本发明涉及一种鉴别初烤烟叶颜色的方法，尤其是一种基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法。
背景技术
目前对初烤烟叶的颜色评价，还停留在定性的阶段，比如判断一个烟叶的颜色为桔黄色，只有通过的人眼观看进行判断，到底这个桔黄色的值是多少，并没有一个能够定量的标准，所以在实际运用过程中，主观性较大，结果差异较大，同时，在定性描述中我们较难区分其中的差别，影响后续对烟叶稳定性的控制。
在烤烟质量评价中，烟叶颜色是一种非常重要的依据，能够客观的评价烟叶颜色，就能够为控制烟叶稳定性打下良好的基础。
发明内容
为了解决上述问题，我们提供一种基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法，通过在标准光源环境下利用工业相机采集烟叶图片，然后对图片中的烟叶颜色进行分析统计，在定量转化为定性描述以后，用以测定烟叶的颜色。本发明的技术方案具体如下：
一种基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法，包括如下步骤：
步骤（1）、采集环境确定
采集图像之前，统一采集环境；以D65光源为照明光源；白色为背景色；
步骤（2）、采集设备校准
将白色背景铺满视野，在D65标准光源下的RGB取值范围均大于250并且小于255，标准偏差<10；
步骤（3）、图像处理
3.1、二值化
将待测烟叶放到背景中采集图像，图像采集以后，首先对图像进行二值化，依次读取图像中的所有像素点，使用阈值将图像划分为[0，1]构成的图像坐标矩阵；
用RGB三通道的值来进行判断，判断阈值设定如下：
0的RGB色值范围：R：R<8，R>248；G：G<8，G>248；B：B<8，B>92；
1的RGB色值范围：R：8≤R≤248；G：8≤G≤248；B：8≤B≤92；
3.2、降低维度
将二值化图中标记为1点全部取出，然后通过计算，将绿色通道中每个点256个维度的值降低到8个维度，8维对应的值G8=G256÷32，计算时，采用向下取整的方法进行取整，得到取值范围为f∈[0，1，2，3，4，5，6，7]的数字集合，每个数字对应32个色值，表示一个颜色区域，一共8个区域；
步骤（4）、初烤烟叶颜色鉴别
对计算后的数字集合进行汇总统计，找出8个维度中落点最多的区域，该区域对应的颜色作为该初烤烟叶的颜色。
进一步地，步骤（3）中，对应的色值范围如表1所示：
表1
Figure 349556DEST_PATH_IMAGE001
进一步地，步骤（1）中，保证采集区域在一个光线相对稳定的环境中，排除其他光源的干扰；光线相对稳定的环境包括无窗的暗室或者利用遮光材料对采集区域进行光源隔离处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果具体如下：
本发明通过在标准光源环境下利用工业相机采集烟叶图片，然后对图片中的烟叶颜色进行分析统计，在定量转化为定性描述以后，用以测定烟叶的颜色，能够客观准确的鉴别初烤烟叶的颜色，避免了人为主观因素的干扰，有效提高烟叶打叶复烤后的稳定性。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是对本发明一部分实例，而不是全部的实例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本实施例的基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法，包括如下步骤：
步骤（1）、采集环境确定
由于采集环境不同，对烟叶颜色测定的结果就会不一致，所以在采集图像之前，我们应该先做好对采集环境的统一。
光源：D65光源是标准光源中最常用的人工日光， D65光源是模拟人工日光，保证在室内、阴雨天观测物品的颜色效果时，有一个近似在太阳光底下观测的照明效果，所以我们选择D65光源为照明光源。
背景：白色作为很好的背景颜色，能够让我们在图像处理过程中很好的分离烟叶和背景，所以需要选用接近白色的纯色背景材料作为拍摄背景，如白纸，白墙等，材料必须在灯光照射下不会产生眩光，在D65标准光源下的RGB取值范围均大于250并且小于255，标准偏差<10。
其他：必须保证采集区域在一个光线相对稳定的环境中，如无窗的暗室，或者利用遮光材料对采集区域进行光源隔离处理等，尽量使得采集区域没有其他光源的干扰。
步骤（2）、采集设备校准
由于相机的传感器会有对颜色的采集会有差别，还有光照也不一定完全一样，所以在采集图像之前，我们需要对采集设备进行校准，以保证采集到的图像都在一个可控范围之内，在采集环境中使用白纸铺满相机（摄像头）的视野，灯光开启到正常照明状态，图像内每个像素点的RGB三个值均大于250并且小于255，这样我们就完成了对采集设备的校准。
步骤（3）、图像处理
3.1、二值化
在图像采集以后，首先需要对图像进行二值化，以便于区分出烟叶和背景。
依次读取图像中的所有像素点，使用阈值将图像划分为[0,1]构成的一个图像坐标矩阵。
用RGB三通道的值来进行判断，判断阈值设定如下：
0的RGB色值范围：R：R<8，R>248；G：G<8，G>248；B：B<8，B>92；
1的RGB色值范围：R：8≤R≤248；G：8≤G≤248；B：8≤B≤92。
3.2、降低维度
在RGB（红绿蓝3通道）彩色烟叶图像中，由于R通道的值会接近最大极值255，B通道的值会接近最小极值0，而G通道的值不大也不小，处于中间，所以测定的范围广，有利于我们对烟叶颜色降低维度以后的测定。
将二值化图中标记为1点全部取出，然后通过计算将每个点256个维度的值降低到8个维度，这里计算只需要用到绿色通道的值，8维对应的值G8=G256÷32，计算时采用向下取整的方法进行取整，得到取值范围为f∈[0，1，2，3，4，5，6，7]。每个数字对应了32个色值，表示了一个颜色区域。对应的色值范围如表2：
表2
Figure 660451DEST_PATH_IMAGE002
表中，区域1（计算取值0）的颜色为非烟叶颜色区域。区域2（计算取值1）的颜色为杂色区域。区域3（计算取值2）的颜色为红棕色区域。区域4（计算取值3）的颜色为桔红色区域。区域5（计算取值4）的颜色为浅桔红色区域。区域6（计算取值5）的颜色为柠檬黄色区域。区域7（计算取值6）的颜色为浅柠檬黄区域。区域8（计算取值7）的颜色为非烟叶颜色区域。
步骤（4）、初烤烟叶颜色鉴别
对计算后的数字集合进行汇总统计，找出8个维度中落点最多的区域，该区域对应的颜色作为该初烤烟叶的颜色。
本实施例按上述方法计算某一框B3F烟叶的颜色，共取得这框烟叶的图片197张，图片分辨率为1292x746，经过二值化以后的可用点为82075546个，G通道色值降低维度后汇总结果如表3所示：
表3
Figure 462185DEST_PATH_IMAGE003
从汇总结果可以得出，这框烟叶颜色落点最多的为区域3（红棕），所以这框烟叶颜色确定为红棕。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤（1）、采集环境确定
采集图像之前，统一采集环境；以D65光源为照明光源；白色为背景色；保证采集区域在一个光线相对稳定的环境中，排除其他光源的干扰；光线相对稳定的环境包括无窗的暗室或者利用遮光材料对采集区域进行光源隔离处理；
步骤（2）、采集设备校准
将白色背景铺满视野，在D65标准光源下的RGB取值范围均大于250并且小于255，标准偏差<10；
步骤（3）、图像处理
3.1、二值化
将待测烟叶放到背景中采集图像，图像采集以后，首先对图像进行二值化，依次读取图像中的所有像素点，使用阈值将图像划分为[0，1]构成的图像坐标矩阵；
用RGB三通道的值来进行判断，判断阈值设定如下：
0的RGB色值范围：R：R<8，R>248；G：G<8，G>248；B：B<8，B>92；
1的RGB色值范围：R：8≤R≤248；G：8≤G≤248；B：8≤B≤92；
3.2、降低维度
将二值化图中标记为1点全部取出，然后通过计算，将绿色通道中每个点256个维度的值降低到8个维度，8维对应的值G8=G256÷32，计算时，采用向下取整的方法进行取整，得到取值范围为f∈[0，1，2，3，4，5，6，7]的数字集合，每个数字对应32个色值，表示一个颜色区域，一共有8个颜色区域；
步骤（4）、初烤烟叶颜色鉴别
对计算后的数字集合进行汇总统计，找出8个维度中落点最多的区域，该区域对应的颜色作为该初烤烟叶的颜色。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉鉴别初烤烟叶颜色的方法，其特征在于：步骤（3）中，对应的色值范围如表1所示：
表1
Figure 407437DEST_PATH_IMAGE002
。
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