CN117670879B - 一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像处理领域，更具体地，本发明涉及一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法及系统。所述方法包括：获取茯砖茶表面的灰度图像；计算变化量，并构建累加公式；对第一时刻加权得到第一时刻的权重，基于第一时刻的权重对累加公式赋权，计算累加值；获取累加曲线，对累加曲线进行分段，基于目标分段的灰度均值和目标分段的累加值计算目标分段为初始发花区域的可能性值；获取可能性值的最大值对应的分段，将分段中的最低灰度值作为初始发花对应的特征灰度值，并确定停止检测时间。通过本发明的技术方案，能够根据不同花期像素值的变化，对灰度值实现了不同时刻的自适应分段，使发花质量检测结果更准确。
Description
技术领域
本发明一般地涉及图像处理领域。更具体地，本发明涉及一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法及系统。
背景技术
茯砖茶采用压制方法形成茶砖，在制作过程中，特定的温、湿度条件下，通过特定工艺生长成的一种益生菌，名为“冠突散囊菌”，因其颜色为黄色，俗称为“金花”，均匀地附着在茯砖茶上。“金花”的数量越多，茯砖茶的品质越高。但在茯砖茶发花工序中，由于“金花”体积微小，且随着发花时间增长，“金花”颜色会由黄至白逐渐变化，花期不同，茯砖茶压制后各面颜色也不统一。
现有技术通常通过人为通过发花数量确定发花质量，缺乏对发花程度和发花质量准确的检测手段。
发明内容
为解决上述一个或多个技术问题，本发明提出一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法及系统。为此，本发明在如下的多个方面中提供方案。
一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法，包括以下步骤：获取目标时刻发花检测的茯砖茶表面的灰度图像；根据预设的时间间隔获得所述目标时刻的前一时刻的灰度值对应的像素点数量，并计算所述目标时刻和所述前一时刻的任意灰度值对应的像素点数量的变化量，所述变化量满足关系式：
其中，表示第/>时刻和第/>时刻的第/>个灰度值对应的像素点数量的变化量，/>表示第/>时刻第/>个灰度值对应的像素点数量，/>表示第/>时刻的第/>个灰度值对应的像素点数量，/>表示第/>个灰度值。
基于所述变化量构建累加公式；对第一时刻加权得到第一时刻的权重，以减小后续累加时对发花检测的影响，所述第一时刻为发花检测的初始时刻，所述对第一时刻加权包括步骤：获取所述第一时刻像素点数量最多的灰度值；对所述第一时刻加权，加权满足关系式：
其中，表示第一时刻第/>个灰度值对应像素点的权重，/>表示阶跃函数，表示第一时刻像素点数量最多的灰度值，/>表示第一时刻第/>个灰度值对应的像素点数量，/>表示第一时刻像素点数量最多的灰度值对应的像素点数量，/>表示第/>个灰度值。
基于所述第一时刻的权重对所述累加公式赋权，计算累加值，所述累加公式赋权满足关系式：
其中，表示第/>个灰度值对应像素点数量增大的变化量从第一时刻到第/>时刻的累加值,/>表示从第一时刻到第/>时刻第/>个灰度值对应像素点数量增大的变化量，/>表示第/>时刻和第/>时刻的第/>个灰度值对应的像素点数量的变化量，/>表示第一时刻第/>个灰度值对应像素点的权重，/>表示第/>个灰度值，/>表示第一时刻到第/>时刻中的任一时刻。
构建所述目标时刻的累加曲线；对所述累加曲线进行分段，基于目标分段的灰度均值和目标分段的累加值计算目标分段为初始发花区域的可能性值，所述可能性值满足关系式：
其中，表示第/>个分段的可能性值，/>表示第/>时刻第/>个分段内所有像素点的累加值的和，/>表示第/>个分段的灰度均值。
获取所述可能性值的最大值对应的分段，将所述分段中的最低灰度值作为初始发花对应的特征灰度值；将所述特征灰度值作为阈值对所述灰度图像分割，计算茶砖灰度值比重，响应于所述茶砖灰度值比重大于预设阈值，发出发花质量合格的信号，确定停止检测时间。
在一个实施例中，所述确定停止检测时间包括步骤：将所述特征灰度值作为阈值对所述灰度图像分割，分割后目标像素点灰度值为255，颜色为白色，背景像素点灰度值为0，颜色为黑色，得到阈值分割后的图像；统计分割后的图像中灰度值为255的像素点数量；遍历四棱柱状茶砖的其余五面；计算四棱柱状茶砖六个面灰度值为255的像素点数量之和与四棱柱状茶砖六个面所有像素点的数量之和的比值，比较所述比值和预设阈值，响应于所述比值大于预设阈值，发出发花质量合格的信号，停止检测。
本发明具有以下技术效果：
根据茯砖茶发花过程中随着花期增长金花由黄色到白色变化这一特征，通过对各灰度值对应的像素点数量增量进行分析，判断出不同时刻金花花期所对应的灰度值，通过此灰度值实现了不同时刻的自适应分段，使后续图像分割结果更准确，提高发花质量检测结果的准确性，降低人工成本。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：
图1是本发明实施例一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法的流程图。
图2是本发明实施例一种茯砖茶压制多面发花质量检测系统的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做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。
应当理解，当本发明的权利要求、说明书及附图使用术语“第一”、“第二”等时，其仅是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本发明的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
本发明提供了一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法。如图1所示，一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法包括步骤S1-步骤S5，以下具体说明。
S1，获取茯砖茶表面的灰度图像。
在一个实施例中，对进行发花检测的茯砖茶表面拍摄RGB（red green blue 红绿蓝）图像，将RGB图像进行灰度化处理，获得灰度图像。利用灰度直方图统计灰度图像中各个灰度值对应的像素点数量。
灰度直方图是图像处理中常用的工具，用于表示图像中各个灰度级别的分布情况。在灰度图像中，每个像素的灰度值表示其亮度，通常在0（黑色）到255（白色）的范围内。灰度直方图以灰度级别为横坐标，以图像中具有该灰度级别的像素数量（或像素强度）为纵坐标。
S2，计算变化量，并构建累加公式。
具体的，发花过程中会有新的金花生长出来，并且随着时间变长，金花颜色逐渐由黄变白，所以，根据茯砖茶表面“金花”的颜色变化特征，对应的灰度值也会发生改变。
如果存在灰度值对应像素点数量占比增大且本身灰度值较大，认为其可能为茯砖茶金花部分；如果存在灰度值对应像素点数量占比减小且本身灰度值较小，认为其可能为茯砖茶茶叶部分。
需要说明的是，目标时刻为任意一个研究时刻，在本发明中即为第时刻。
在一个实施例中，基于预设的时间间隔获得目标时刻相邻的前一时刻的灰度值对应的像素点数量，示例性的，预设的时间间隔可由本领域技术人员根据实际场景设置，本发明中设置为12小时。计算目标时刻和前一时刻的任意灰度值对应的像素点数量的变化量，变化量满足关系式：
其中，表示第/>时刻和第/>时刻的第/>个灰度值对应的像素点数量的变化量，/>表示第/>时刻第/>个灰度值对应的像素点数量，/>表示第/>时刻的第/>个灰度值对应的像素点数量，/>表示第/>个灰度值。
S3，对第一时刻加权得到第一时刻的权重，基于第一时刻的权重对累加公式赋权，计算累加值。
具体的，由于发花前期茯砖茶表面金花数量较少，茶叶占比过高，发花过程中茶叶区域某些灰度值对应像素点数量也会增大并且其数量占比较多，对判断金花区域产生较大影响，所以需要在检测开始时的第一时刻对灰度值进行加权，以减小后续累加时对发花检测的影响。
在一个实施例中，获取第一时刻像素点数量最多的灰度值，记为，/>对应的像素点区域为茶叶区域，当像素点灰度值/>时，认为此像素点为灰度值较小的茶叶部分，在灰度上的权重与/>在灰度上的权重一致。
对第一时刻加权，加权满足关系式：
其中，表示第一时刻第/>个灰度值对应像素点的权重，/>表示阶跃函数，表示第一时刻像素点数量最多的灰度值，/>表示第一时刻第/>个灰度值对应的像素点数量，/>表示第一时刻像素点数量最多的灰度值对应的像素点数量，/>表示第/>个灰度值。/>表示灰度值一致，在占比上属于同一物体的像素点数量占比大小。
当时，/>始终为0；当/>时，等于1。/>越大，像素点权重越小。/>表示从灰度值和占比分布上对颜色接近茶叶的像素点判定权重，越接近茶叶权重越小，且占比越大权重越小。
获取各个灰度值对应的像素点权重，在后续进行多个时刻累加值计算，通过累加值和灰度值判断发花初期时，茶叶区域由于权重较小，累加值会小，进而累加值最大、平均灰度值最低的段为发花初期的可能性最大，使判断金花与茶叶分段点的结果更准确。
对累加公式赋权满足关系式：
其中，表示第/>个灰度值对应像素点数量增大的变化量从第一时刻到第/>时刻的累加值,/>表示从第一时刻到第/>时刻第/>个灰度值对应像素点数量增大的变化量，/>表示第/>时刻和第/>时刻的第/>个灰度值对应的像素点数量的变化量，/>表示第一时刻第/>个灰度值对应像素点的权重，/>表示第/>个灰度值，/>表示第一时刻到第/>时刻中的任一时刻。
像素点越接近茶叶部分，权重越小，多个时间间隔后其对应的像素点数量增大的变化量累加值越小，判断图像金花和茶叶的分段点越准确。
S4，获取累加曲线，对累加曲线进行分段，基于目标分段的灰度均值和目标分段的累加值计算目标分段为初始发花区域的可能性值。
在一个实施例中，构建累加曲线：累加曲线的横坐标为灰度值，纵坐标为每一个灰度值对应像素点数量增大的变化量从第一时刻到第时刻的累加值，对累加曲线进行平滑处理，以获得完整的累加曲线。
利用波谷检测方法获取累加曲线的波谷点，并获取每个波谷点对应的灰度值，以每个波谷点对应的灰度值作为分段点对累加曲线分段。其中，获取目标分段的灰度均值和目标分段的累加值计算目标分段为初始发花区域的可能性值，可能性值满足关系式：
其中，表示第/>个分段的可能性值，/>表示第/>时刻第/>个分段内所有像素点的累加值的和，/>表示第/>个分段的灰度均值。
S5，获取可能性值的最大值对应的分段，将分段中的最低灰度值作为初始发花对应的特征灰度值，并确定停止检测时间。
在一个实施例中，计算累加曲线的所有分段的可能性值，并筛选出所述可能性值的最大值；找到可能性值的最大值对应的分段中的最低灰度值；将寻找到的最低灰度值作为初始发花对应的特征灰度值。
将特征灰度值作为阈值对灰度图像分割，分割后目标像素点灰度值为255，颜色为白色，背景像素点灰度值为0，颜色为黑色，得到阈值分割后的图像；统计分割后的图像中灰度值为255的像素点数量；遍历四棱柱状茶砖的其余五面；计算四棱柱状茶砖六个面灰度值为255的像素点数量之和与四棱柱状茶砖六个面所有像素点的数量之和的比值，比较所述比值和预设阈值，响应于所述比值大于预设阈值，发出发花质量合格的信号，停止检测。示例性的，预设阈值可由本领域技术人员根据实际场景设置，本发明设置为0.5。
至此，完成对茯砖茶多面发花质量检测。
本发明实施例还公开一种茯砖茶压制多面发花质量检测系统，参照图2，包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现根据本发明的一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法。
上述系统还包括通信总线和通信接口等本领域技术人员熟知的其他组件，其设置和功能为本领域中已知，因此在此不再赘述。
在本发明中，前述的存储器可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，计算机可读存储介质可以是任何适当的磁存储介质或者磁光存储介质，比如，阻变式存储器RRAM (Resistive RandomAccess Memory)、动态随机存取存储器DRAM (Dynamic Random Access Memory)、静态随机存取存储器SRAM (Static Random-Access Memory）、增强动态随机存取存储器EDRAM(Enhanced Dynamic Random Access Memory)、高带宽内存HBM (High-BandwidthMemory)、混合存储立方HMC (Hybrid Memory Cube）等，或者可以用于存储所需信息并且可以由应用程序、模块或两者访问的任何其他介质。任何这样的计算机存储介质可以是设备的一部分或可访问或可连接到设备。
虽然本说明书已经示出和描述了本发明的多个实施例，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施例只是以示例的方式提供的。本领域技术人员会在不偏离本发明思想和精神的情况下想到许多更改、改变和替代的方式。应当理解的是在实践本发明的过程中，可以采用本文所描述的本发明实施例的各种替代方案。
以上均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标时刻发花检测的茯砖茶表面的灰度图像；
根据预设的时间间隔获得所述目标时刻的前一时刻的灰度值对应的像素点数量，并计算所述目标时刻和所述前一时刻的任意灰度值对应的像素点数量的变化量，所述变化量满足关系式：
其中，表示第/>时刻和第/>时刻的第/>个灰度值对应的像素点数量的变化量，/>表示第/>时刻第/>个灰度值对应的像素点数量，/>表示第/>时刻的第/>个灰度值对应的像素点数量，/>表示第/>个灰度值；
基于所述变化量构建累加公式；
对第一时刻加权得到第一时刻的权重，以减小后续累加时对发花检测的影响，所述第一时刻为发花检测的初始时刻，所述对第一时刻加权包括步骤：
获取所述第一时刻像素点数量最多的灰度值；
对所述第一时刻加权，加权满足关系式：
其中，表示第一时刻第/>个灰度值对应像素点的权重，/>表示阶跃函数，/>表示第一时刻像素点数量最多的灰度值，/>表示第一时刻第/>个灰度值对应的像素点数量，/>表示第一时刻像素点数量最多的灰度值对应的像素点数量，/>表示第/>个灰度值；
基于所述第一时刻的权重对所述累加公式赋权，计算累加值，所述累加公式赋权满足关系式：
其中，表示第/>个灰度值对应像素点数量增大的变化量从第一时刻到第/>时刻的累加值,/>表示从第一时刻到第/>时刻第/>个灰度值对应像素点数量增大的变化量，/>表示第/>时刻和第/>时刻的第/>个灰度值对应的像素点数量的变化量，/>表示第一时刻第/>个灰度值对应像素点的权重，/>表示第/>个灰度值，/>表示第一时刻到第/>时刻中的任一时刻；
构建所述目标时刻的累加曲线；
对所述累加曲线进行分段，基于目标分段的灰度均值和目标分段的累加值计算目标分段为初始发花区域的可能性值，所述可能性值满足关系式：
其中，表示第/>个分段的可能性值，/>表示第/>时刻第/>个分段内所有像素点的累加值的和，/>表示第/>个分段的灰度均值；
获取所述可能性值的最大值对应的分段，将所述分段中的最低灰度值作为初始发花对应的特征灰度值；
将所述特征灰度值作为阈值对所述灰度图像分割，计算茶砖灰度值比重，响应于所述茶砖灰度值比重大于预设阈值，发出发花质量合格的信号，确定停止检测时间；
所述确定停止检测时间包括步骤：
将所述特征灰度值作为阈值对所述灰度图像分割，分割后目标像素点灰度值为255，颜色为白色，背景像素点灰度值为0，颜色为黑色，得到阈值分割后的图像；
统计分割后的图像中灰度值为255的像素点数量；
遍历四棱柱状茶砖的其余五面；
计算四棱柱状茶砖六个面灰度值为255的像素点数量之和与四棱柱状茶砖六个面所有像素点的数量之和的比值，比较所述比值和预设阈值，响应于所述比值大于预设阈值，发出发花质量合格的信号，停止检测。
2.根据权利要求1所述的一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法，其特征在于，所述特征灰度值的获取步骤包括：
利用波谷检测方法获取所述累加曲线的波谷点，并获取每个波谷点对应的灰度值；
以每个所述波谷点对应的灰度值作为分段点对所述累加曲线分段；
基于目标分段的灰度均值和目标分段的累加值计算目标分段为初始发花区域的可能性值；
计算所述累加曲线的所有分段的所述可能性值，并筛选出所述可能性值的最大值；
寻找所述可能性值的最大值对应的分段中的最低灰度值；
将所述最低灰度值作为初始发花对应的特征灰度值。
3.一种茯砖茶压制多面发花质量检测系统，其特征在于，包括：
处理器；以及存储器，其存储有用于一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法的计算机指令，当所述计算机指令由所述处理器运行时，使得设备执行根据权利要求1-2的任意一项所述的一种茯砖茶压制多面发花质量检测方法。
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