专利名称：一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级装置和方法
技术领域：
本发明涉及一种计算机视觉技术领域的装置和方法，具体来讲，是一种基于计算机视觉的大西洋鲑鱼肉色自动分级装置及其自动分级方法，可以应用于生产中大西洋鲑鱼肉色品质的评估。
背景技术：
大西洋鲑(salmon salar)属鲑形目，鲑科,鲑属,俗称“三文鱼”,是一种遗传变异性比较稳定，营养价值高的世界性养殖鱼类。传统的大西洋鲑鱼肉色评价方法主要是依靠人工方法经过专业训练的检验人员，借助罗氏标准比色卡，来观察并得到与肉片颜色最为接近的罗氏标准比色卡的颜色等级，并将其作为大西洋鲑鱼肉片的颜色等级。该方法存在一些缺陷，首先，该方法极大地增加了生产成本，人力资源在生产成本中占有相当大的比例;第二，传统方法的分级速度非常缓慢，耗时严重，不利于在生产或销售中快速地对大西洋鲑鱼肉片颜色进行评价，以便于批量的进行分类，或是在销售中对其肉色品质进行评定；第三，传统方法也存在着一定不稳定性，检验人员由于视觉疲劳，颜色记忆缺失，以及颜色识别能力差别等各种原因，可能导致评级结果出现误差，缺乏可靠性。计算机视觉是一门发展迅速的新兴学科。通过模拟人的视觉机理来实现测量，定位，监控等功能，已是目前智能机器领域中的一个重要课题。近20年来，计算机视觉的研究已经从实验室走向了实际应用，从简单的二值图像处理到多灰度的图像处理，从一般的二维信息处理到三维的视觉机理，模型和算法的研究，取得了很大的进展。而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能和神经元网络等学科的发展，更促进了计算机视觉系统的实用化。目前。计算机视觉系统正广泛应用于视觉检测等各个领域。经过对现有技术的文献检索发现，中国专利号为201210083596，专利名称为一种猪肉肉色的色差计评定方法，其自述为将切取的肉块新切面朝上平放在红色塑料板上，并用单层无色透明保鲜膜包裹肉块，使薄膜紧贴肉块，尽量避免气泡，褶皱，然后置于O 4°C中发色30 60min ;利用色差计进行肉色测定。该专利的方法仍旧属于人工评级的范畴，易发生类似于传统肉色评级方法所出现的错误和不稳定性。专利名称为一种生鲜牛肉新鲜度快速无损评价方法及系统(中国专利号为201110376478)，该专利虽然获取到了多个影响肉质新鲜度的指标，但是对其肉色的评价方法较为简单，准确性有待提高。
发明内容
本发明的目的在于克服传统和现有技术中存在的不足，提供一种基于计算机视觉的肉色自动分级装置，本发明为实现上述目的所采用的技术方案是一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级装置，包括视觉采集装置、光照系统、外触发�？楹图扑慊低常皇泳醪杉爸糜牍庹障低�、计算机系统连接，还通过外触发模块和计算机系统连接；光照系统用于提供光照环境并防止放入的肉片表面反光；
视觉采集装置:用于采集置于光照系统内部鱼肉的图像信息；外触发�？�:接收计算机系统的控制信号并触发视觉采集装置令其采集图像信息；计算机系统:接收人机界面的指令并控制鱼肉图像信息的采集，将采集到的图像信息进行图像处理得到鱼肉的等级；同时将采集的过程实时显示在人机界面上。所述光照系统包括箱体、灯管和白色反光板；箱体一侧面为用于放入鱼肉的开口，内表面为白色反光板，内侧上方安装有灯管，顶面中部为用于视觉采集装置采集图像的玻璃。
所述视觉采集装置包括CXD图像传感器和图像采集卡；(XD图像传感器的光轴垂直于光照系统的底面，CCD图像传感器与外触发�？榱樱雇ü枷癫杉ㄓ爰扑慊低沉�。一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级方法，包括以下步骤:计算机系统的人机界面接收指令后，发出控制信号至外触发�？槭蛊浯シ⑹泳醪杉爸貌杉闳馔枷裥畔ⅲ患扑慊低辰枷癫杉ú杉挠闳馔枷裥畔⒔型枷裨ご砗螅崛∮闳馔枷裰械娜馄蚪醒丈卣魈崛。缓蠼玫降难丈卣髦荡虢⒌谋曜既馍匠蹋玫降姆匠讨导次闳獾燃叮⒔鲜龉碳坝闳獾燃妒凳毕允驹谌嘶缑嫔�。所述计算机系统的人机界面接收的指令包括:光照设定，图像获取，获取肉色等级。所述图像预处理具体为将图像采集卡采集的鱼肉图像信息转换为RGB图像，再利用3X3的中值滤波器对整个图像进行掩模，做降噪处理。所述颜色特征提取具体为将合格区域的图像由RGB彩色空间转换至CIE Lab彩色空间，并提取RGB图像中所有像素点G通道下的平均值，提取CIE Lab图像中所有像素点L通道、a通道下的平均值。所述建立标准肉色方程包括以下步骤:采集标准比色卡20至34级的彩色图像上的10个随机区域，在RGB彩色空间中获取图像各区域中所有像素点的R特征值、G特征值、B特征值的各平均值；再由RGB彩色空间转换到CIE Lab彩色空间和HSV彩色空间，分别获取所有像素点各个区域的L、a、b、H、S、V各特征值的平均值，得到上述9个单通道颜色特征值；然后将该9个特征值与相应标准比色卡等级进行多元线性回归分析得到一个三元线性方程；选取特征值与标准比色卡所标定的等级的线性关系最好的三个特征作为标准肉色方程的参数，即得到标准肉色方程。所述标准肉色方程为MCL = -0.038G-0.031 X L+0.18 X a+22.365MCL为肉色等级，G为绿色通道，L为明度通道，a为红/绿通道。本发明具有以下有益效果及优点:1.本发明结构简单，分级准确，操作便捷，检测迅速，能够方便的应用于生产和销售中。2.本发明的装置通过拟合大西洋鲑鱼肉色等级与其彩色图像的相应单通道颜色特征的函数关系，来选择出线性关系最好的三个单通道颜色分量G，L, a。利用多元线性回归方法拟合出大西洋鲑鱼肉色等级与G，L，a三个颜色分量的标准肉色方程，实现了对大西洋鲑鱼肉色自动、快速、精确的分级。3.本发明结果更为稳定，可靠，成本更加低廉。
图1是本发明的装置结构图；图2是图像处理�？橛肫渌髂？橹涞牧邮疽馔迹煌�3是控制�？橛肫渌？榈牧邮疽馔迹煌�4是本发明的结构框图；图5是本发明计算机系统工作的流程图。
具体实施例方式下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。如图1所示，本发明包括四个过程部分视觉采集装置1，光照系统6，外触发�？�4和计算机系统5。视觉采集装置I用于采集置于光照系统6中的大西洋鲑鱼肉片，并将所获得的图像信息传送至计算机系统5。计算机系统5设有控制�？椋允灸？�21，图像处理�？�9和肉色分级�？�18。如图2所示，视觉采集装置I送到计算机系统5的图像信息一路送至显示�？�21，另一路送至图像处理�？�9 ;显示�？�21实时显示所获得的图像及颜色信息，并提供人机交互界面；图像处理模块9通过对得到的图像进行预处理，感兴趣区域分割，颜色空间转换，单通道颜色特征提取来得到所需的特征值；肉色分级�？�18获取大西洋鲑鱼肉色等级，如图4所示。计算机系统5的控制�？橥ü獯シ⒛？�4与视觉采集装置I相连，控制�？橄蛲獯シ⒛？�4发送指令，外触发�？�4根据控制�？榇凸吹闹噶钕蚴泳醪杉爸肐发出控制信号。外触发�？�4，根据控制模块所传送过来的指令向CCD图像传感器2发出控制信号。视觉采集装置I包括CXD图像传感器2和图像采集卡3。安装时CXD图像传感器的光轴与放置在光照系统6中的肉片的上表面垂直。CXD图像传感器2采集放置在平台上的肉片图像，并通过图像采集卡3将所获得的图像传递给计算机系统5。光照系统6，系统侧上方安装有LED灯管7，系统内表面为白色反光板8，令被测肉片各角度均匀受光，消除反光及阴影。顶面中部为玻璃，用于视觉采集装置I采集图像。控制�？椋缤�3所示，控制模块的输入为人机交互界面中控制参数的设定，通过计算机系统I/O接口将指令传送给外触发�？�4。其中，控制参数包括光照设定，大西洋鲑鱼肉片图像获取，获取肉色等级。显示�？�21，从图像处理各个�？榈氖涑鲋谢竦猛枷袷涑鲂畔ⅲ虿问畔ⅲ⒃谄聊簧舷允境隼矗被挂魑嘶换ソ缑妫煊τ没У牟僮�。如图5所示，计算机系统中，图像处理�？�9包括图像获取�？�10，图像预处理�？�11，感兴趣区域分割�？�12，颜色特征提取模块15这四个功能�？椋鞲瞿？榉直鸫忧耙桓瞿？榛竦猛枷瘢⒍酝枷窠写恚砗蟮耐枷袼偷较乱桓瞿？椋蝗馍旨赌？�18包括标准肉色方程19和自动分级子�？�20，通过图像处理�？�9传过来的特征值，完成大西洋鲑鱼肉色的自动分级；各步信息实时在显示模块21显示出来。图像处理�？�9包括图像获取�？�10，图像预处理�？�11，感兴趣区域分割模块12，颜色特征提取�？�15这四个�？�。各个�？榉直鸫忧耙桓瞿？榛袢⊥枷瘢ü酝枷窠写恚砗蟮耐枷袼偷较乱桓瞿？�。具体为图像获取�？榇油枷癫杉ɑ袢≡纪枷裥畔ⅲ凶淮恚笮耐枷裨ご碜幽？樘峁┧璧耐枷裥畔ⅲ煌枷裨ご碜幽？槔�3X3中值滤波器对所获取的图像进行降噪处理；感兴趣区域分割�？橥ü齇TSU方法分割获取光照和颜色均匀的合格肉片区域；颜色特征提取�？橥ü璕GB图像转换至CIE Lab空间，获取R、G、B、L、a、b这6个通道的颜色值，并将G，L，a这3个通道的颜色特征值传递给肉色分级�？椤Ｍ枷窕袢∧？�10从图像采集卡3获取原始图像，原始图像为RGB图像，然后为图像预处理�？�10提供所需的图像信息。针对不同图像采集卡输出的图像格式不同，图像获取�？榻油枷癫杉�3所获取的图像需要进行格式转换，把图像格式转换为图像预处理�？�11可以处理的图像格式(主要是两种摄像头的区别，USB和1394)。图像预处理�？�11。该模块对图像获取�？�10所获取的原始图像信息进行降噪处理，对摄像头，光照因素等所造成的像素点颜色值的失真进行�：恚钌适д娼衔现氐南袼氐阃ü兄德瞬ㄓ胫芪袼氐愕纳手狄恢�。感兴趣区域分割�？�12包括肉片区域分割子�？�13和合格区域分割子模块14。肉片分割子�？�13从图像预处理模块11获取到图像数据信息，在L通道下利用Sobel算子提取到放置于光照系统6测量平台上的肉片边缘信息，并利用边缘信息(即坐标值)提取出肉片区域；合格区域分割子�？�14用于分割肉片区域中表面光照和颜色均匀的区域，具体为提取肉片区域的每个像素点的L特征值，此时利用这些特征值所绘制的直方图会呈现出双峰分布，利用OTSU方法，自适应获取合适的阈值，并通过二值化将合格肉片区域提取出来。颜色特征提取�？�15包括颜色空间转换子�？�16和单通道颜色特征提取子模块17。颜色空间转换子�？�16将合格区域分割子�？�14所确定的肉片区域图像从RGB颜色空间转换至CIE Lab颜色空间。单通道颜色特征提取子模块17，提取大西洋鲑鱼肉片图像上所有像素点在RGB颜色空间中的G通道平均值，在CIE Lab颜色空间中，L通道平均值和a通道平均值。肉色分级�？�18包括标准肉色方程19和自动分级子�？�20，肉色分级�？榈囊谰菔侨馄难丈卣饔肴馍燃兜南咝怨叵�。利用罗氏标准比色卡作为采样样本集，标准肉色方程由20至34级的罗氏标准比色卡的颜色特征值与其所对应颜色等级拟合而来；标准肉色方程19的建立过程是通过对罗氏标准比色卡的各个等级图像的10个随机区域进行采样，图像预处理，图像分割和颜色特征提�。玫矫扛銮蛑蠷，G，B, H，S，V，L，a，b等9个单通道下所有像素点的平均特征值，即将所有像素点的R值加和后再除以像素点的个数即是所有像素点R值的平均株值，G，B等上述其余8个特征值的平均值亦如此计算；并且经过相关性分析得到了与罗氏标准比色卡颜色等级相关性最高的三个单通道颜色特征，即G，L，a，然后拟合出标准肉色方程19。自动分级子�？�20主要是将获取的大西洋鲑鱼肉色的G，L，a三个特征值代入到标准肉色方程19，计算出肉片所属的颜色等级。关于标准肉色方程的建立，可参见图5中的虚线箭头，即标准肉色方程的建立也依照图5所示的流程，但时间顺序不同。可以最先建立标准肉色方程，然后再在以后的肉色分级中利用该方程对大西洋鲑鱼肉色进行分级。其中相关性分析即多元线性回归分析，是指将从20-34级标准比色卡上所采集得到的区域的每个单通道颜色特征的多个特征值，与其对应的标准比色卡所标注的等级进行一个一元线性拟合，此时会得到每个特征与对应标准比色卡等级的拟合优度R2，然后选择拟合优度最好(即R2值最大)的三个特征作为标准肉色方程的参数，拟合出一个三元线性方程。拟合过程为:为G，L，a每个特征值的采样数据建立一个IXn的向量(η代表采样的个数)；然后输入模型Y=AXi+BX2+CX3+D ;各向量代入模型，解出A、B、C、D获得方程(只要n>4，一般就可以拟合出方程)。
权利要求
1.一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级装置，其特征在于包括:视觉采集装置(1)、光照系统(6)、外触发模块(4)和计算机系统(5);视觉采集装置(1)与光照系统(6)、计算机系统(5)连接，还通过外触发�？�(4)和计算机系统(5)连接； 光照系统(6):用于提供光照环境并防止放入的肉片表面反光； 视觉采集装置(1):用于采集置于光照系统(6)内部鱼肉的图像信息； 外触发�？�(4):接收计算机系统(5)的控制信号并触发视觉采集装置(1)令其采集图像息; 计算机系统(5):接收人机界面的指令并控制鱼肉图像信息的采集，将采集到的图像信息进行图像处理得到鱼肉的等级；同时将采集的过程实时显示在人机界面上。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级装置，其特征在于:所述光照系统(6)包括箱体、灯管(7)和白色反光板(8);箱体一侧面为用于放入鱼肉的开口，内表面为白色反光板(8)，内侧上方安装有灯管(7)，顶面中部为用于视觉采集装置(I)采集图像的玻璃。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级装置，其特征在于:所述视觉采集装置(I)包括CXD图像传感器(2)和图像采集卡(3) ;(XD图像传感器(2)的光轴垂直于光照系统(6)的底面，CXD图像传感器(2)与外触发�？�(4)连接，还通过图像采集卡(3)与计算机系统(5)连接。
4.一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级方法，其特征在于包括以下步骤: 计算机系统(5)的人机界面接收指令后，发出控制信号至外触发�？�(4)使其触发视觉采集装置(1)采集鱼肉图像信息； 计算机系统(5)将图像采集卡(3)采集的鱼肉图像信息进行图像预处理后，提取鱼肉图像中的肉片区域进行颜色特征提�。缓蠼玫降难丈卣髦荡虢⒌谋曜既馍匠蹋玫降姆匠讨导次闳獾燃叮⒔鲜龉碳坝闳獾燃妒凳毕允驹谌嘶缑嫔�。
5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级方法，其特征在于:所述计算机系统(5)的人机界面接收的指令包括:光照设定，图像获�。袢∪馍燃�。
6.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级方法，其特征在于:所述图像预处理具体为将图像采集卡(3)采集的鱼肉图像信息转换为RGB图像，再利用3X3的中值滤波器对整个图像进行掩模，做降噪处理。
7.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级方法，其特征在于:所述颜色特征提取具体为将合格区域的图像由RGB彩色空间转换至CIE Lab彩色空间，并提取RGB图像中所有像素点G通道下的平均值，提取CIE Lab图像中所有像素点L通道、a通道下的平均值。
8.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级方法，其特征在于:所述建立标准肉色方程包括以下步骤: 采集标准比色卡20至34级的彩色图像上的10个随机区域，在RGB彩色空间中获取图像各区域中所有像素点的R特征值、G特征值、B特征值的各平均值； 再由RGB彩色空间转换到CIE Lab彩色空间和HSV彩色空间，分别获取所有像素点各个区域的L、a、b、H、S、V各特征值的平均值，得到上述9个单通道颜色特征值；然后将该9个特征值与相应标准比色卡等级进行多元线性回归分析得到一个三元线性方程；选取特征值与标准比色卡所标定的等级的线性关系最好的三个特征作为标准肉色方程的参数，即得到标准肉色方程。
9.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级方法，其特征在于:所述标准肉色方程为MCL = -0.038G-0.031XL+0.18Xa+22.365 MCL为肉色等级，G 为绿色通道，L为明度通道，a为红/绿通道。
全文摘要
本发明涉及一种基于计算机视觉的鱼肉自动分级装置，包括视觉采集装置、光照系统、外触发�？楹图扑慊低常皇泳醪杉爸糜牍庹障低�、计算机系统连接，还通过外触发�？楹图扑慊低沉樱环椒ò扑慊低辰邮罩噶詈螅⒊隹刂菩藕胖镣獯シ⒛？槭蛊浯シ⑹泳醪杉爸貌杉闳馔枷裥畔ⅲ患扑慊低辰枷癫杉ú杉挠闳馔枷裥畔⒔型枷裨ご砗螅崛∮闳馔枷裰械娜馄蚪醒丈卣魈崛。缓蠼玫降难丈卣髦荡虢⒌谋曜既馍匠蹋玫降姆匠讨导次闳獾燃�。本发明结构简单，分级准确，操作便捷，检测迅速，能够方便的应用于生产中。
文档编号G01N21/25GK103076288SQ20121057396
公开日2013年5月1日 申请日期2012年12月26日 优先权日2012年12月26日
发明者刘子毅, 刘鹰, 范良忠, 刘力, 李贤 , 刘宝良, 孙国祥, 仇登高, 陈珠 申请人:中国科学院海洋研究所
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