基于图像分割的玉米粒数高通量估算方法.docVIP

基于图像分割的玉米粒数高通量估算方法 　　摘要：设计了一种高通量玉米粒计数的方法，首先针对玉米穗分割对边界进行跟踪，根据方向变化幅度寻找“凹点”，然后根据边界的方向对“凹点”两两连接进行图像分割；其次提出了改进的支持向量机分类算法的玉米粒识别，除了颜色信息外还将图像中的梯度信息加入分类的自变量中，避免了玉米粒的连通现象；最后通过面积对玉米粒粒数进行估算。结果表明，该方法精确度较高，准确率达到了96.4%；实现了高通量处理，解决了随机摆放的玉米穗粘连分割与高通量条件下图像模糊玉米子粒难以识别的问题。 　　关键词：图像分割；高通量；最大类间方差法；边界跟踪算法 　　中图分类号：S2；TP339 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）12-3185-04 　　DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.12.047 　　Abstract：A kind of high flux estimation method was proposed. Firstly， track the boundary and search for the concave by the range ability of direction. Then join every two concave based on the direction in order to segment the corncob. Secondly， use the support vector machine to identify corn kernels based on gradient and color. At last， estimate the number of corn kernels according to area. Experiments show that the estimation accuracy is higher， with 96.4% accuracy. Compared with existing methods， this method simplifies the kernels counting device， realizes the high flux processing， solves the problem of segmenting corncob which is placed randomly and identifying corn kernels which is vague because of the high flux conditions. 　　Key words：image segmentation； high flux； method of maximal variance between-class； boundary tracking 　　以重量包装计量方式转变为以计粒定量方式使包装单位更适合大田栽培[1]。在传送剥皮后的玉米棒过程中，快速定量测定玉米产量是提高玉米机械智能化水平的重要因素。在计量过程中，快速对不规则摆放的玉米分割以及对单个玉米粒的快速识别统计是研究的重点。针对玉米粒计数，研究者已经提出过各种方法，例如采用线阵扫描方式获得玉米果穗表面360°展开图[2]，再利用一定算法将各个玉米粒完全分割开来[5-13]，最后计数。这种方式需要获得玉米果穗表面360°展开图，因此硬件设施比较复杂，而且需要每个玉米果穗单一的通过摄像通道，效率较低。 　　针对上述问题，本研究提出了一种玉米粒计数的新方法，首先获取大量随机摆放的玉米果穗图像，将粘连的玉米果穗进行分割，记录每一个玉米穗的边缘信息；然后将每个玉米穗从图像中分离出来单独处理。由于对于单个玉米穗而言，玉米粒大小基本稳定，可以借助面积来直接估计玉米粒粒数，而不需要将所有粘连的玉米粒进行分割。 　　1 试验设计 　　试验过程中相机分辨率、图像采集平台背景色以及光照条件都会影响到试验图像的质量，导致结果不准确。为了达到高通量要求，设计为一次性可对至多160穗玉米进行处理，采用1 400万像素的高清工业相机；为了方便处理图像，减少干扰项，快速区分玉米与背景，将图像采集的平台背景设计为黑色；为了保证各图像之间总体光线状态一致，需要使用遮光材料隔离外界光线，用内置光源作为照明光源。 　　原图像大小约为1 400万像素，为了达到试验要求，从原图像中裁剪出621*541（即519 360像素）低分辨率的图像进行分析。裁剪出来的图像与原图像之比为519 360/14 000 000≈1/27，按照该图像的摆放密度原图像可以放置27*6=162颗玉米穗，达到了高通量的要求。 　　2