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申请/专利权人：梁山县水泊梁山食品有限公司

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种松花蛋成品质量自动化视觉检测方法，该方法包括：获取待检测批次松花蛋成品对应的目标表面图像和目标内部图像；对目标表面图像进行松花蛋表面区域分割；对每个松花蛋表面区域进行外观形状分析处理；确定待检测批次松花蛋成品对应的外观异常指标；对目标内部图像进行松花蛋内部区域分割；对每个松花蛋内部区域进行松花蛋内部形状分析处理；确定待检测批次松花蛋成品对应的内部异常指标和目标异常指标；根据目标异常指标，对待检测批次松花蛋成品进行质量检测。本发明通过对目标表面图像和目标内部图像进行图像数据处理，实现了松花蛋的质量检测，提高了对松花蛋成品进行质量检测的准确度。

主权项：1.一种松花蛋成品质量自动化视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测批次松花蛋成品对应的目标表面图像和目标内部图像；对所述目标表面图像进行松花蛋表面区域分割，得到松花蛋表面区域集合；对所述松花蛋表面区域集合中的每个松花蛋表面区域进行外观形状分析处理，得到每个松花蛋表面区域对应的外观形状特征；根据所述松花蛋表面区域集合中所有松花蛋表面区域对应的外观形状特征，确定所述待检测批次松花蛋成品对应的外观异常指标；对所述目标内部图像进行松花蛋内部区域分割，得到松花蛋内部区域集合；对所述松花蛋内部区域集合中的每个松花蛋内部区域进行松花蛋内部形状分析处理，得到每个松花蛋内部区域对应的内部形状特征；根据所述松花蛋内部区域集合中所有松花蛋内部区域对应的内部形状特征，确定所述待检测批次松花蛋成品对应的内部异常指标；根据所述外观异常指标和所述内部异常指标，确定所述待检测批次松花蛋成品对应的目标异常指标；根据所述目标异常指标，对所述待检测批次松花蛋成品进行质量检测；所述对所述松花蛋表面区域集合中的每个松花蛋表面区域进行外观形状分析处理，得到每个松花蛋表面区域对应的外观形状特征，包括：将所述松花蛋表面区域的边界长度和所述松花蛋表面区域的面积的比值，确定为所述松花蛋表面区域对应的轮廓系数；对所述松花蛋表面区域进行边缘检测，得到所述松花蛋表面区域对应的初始边缘集合；将所述初始边缘集合中初始边缘的数量，确定为所述松花蛋表面区域对应的边缘线数量；将每个初始边缘上每相邻两个像素点之间的连线的斜率，作为这两个像素点之间的参考斜率，得到每个初始边缘对应的参考斜率集合；根据所述松花蛋表面区域对应的初始边缘集合中所有初始边缘对应的参考斜率集合、所述松花蛋表面区域对应的轮廓系数和边缘线数量，确定所述松花蛋表面区域对应的外观形状特征；松花蛋表面区域对应的外观形状特征对应的公式为： 其中，Er是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域对应的外观形状特征；r是松花蛋表面区域集合中松花蛋表面区域的序号；Er1是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域对应的第一外观特征；Er2是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域对应的第二外观特征；||是取绝对值函数；pr是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域对应的轮廓系数；p是预先获取的标准轮廓系数；Gr是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域对应的边缘线数量；nr是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域内像素点的数量；i和j是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域内像素点的序号；Iri是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域内第i个像素点对应的灰度值；Irj是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域内第j个像素点对应的灰度值；a是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域对应的初始边缘集合中初始边缘的序号；σra是松花蛋表面区域集合中第r个松花蛋表面区域对应的参考斜率集合的方差；所述根据所述松花蛋表面区域集合中所有松花蛋表面区域对应的外观形状特征，确定所述待检测批次松花蛋成品对应的外观异常指标，包括：从所述松花蛋表面区域集合中随机选取一个松花蛋表面区域，作为参考表面区域；根据所述松花蛋表面区域集合中所有松花蛋表面区域对应的外观形状特征的信息熵，以及所述松花蛋表面区域集合中参考表面区域与其他松花蛋表面区域对应的外观形状特征之间的差异，确定所述待检测批次松花蛋成品对应的外观异常指标；待检测批次松花蛋成品对应的外观异常指标对应的公式为： 其中，W是待检测批次松花蛋成品对应的外观异常指标；W1是松花蛋表面区域集合中所有松花蛋表面区域对应的外观形状特征的信息熵；W2是待检测批次松花蛋成品对应的外观异常因子；N是松花蛋表面区域集合中所有松花蛋表面区域对应的不同外观形状特征的数量；b是松花蛋表面区域集合中所有松花蛋表面区域对应的不同外观形状特征的序号；nb是松花蛋表面区域集合中，对应的外观形状特征等于第b种外观形状特征的松花蛋表面区域的数量；n是松花蛋表面区域集合中松花蛋表面区域的数量；是以自然常数为底的对数；c是松花蛋表面区域集合中除了参考表面区域之外的松花蛋表面区域的序号；E是参考表面区域对应的外观形状特征；Ec是松花蛋表面区域集合中除了参考表面区域之外的第c个松花蛋表面区域对应的外观形状特征；||是取绝对值函数；所述对所述松花蛋内部区域集合中的每个松花蛋内部区域进行松花蛋内部形状分析处理，得到每个松花蛋内部区域对应的内部形状特征，包括：从所述松花蛋内部区域中分割出蛋黄区域，将所述松花蛋内部区域中蛋黄区域的质心，确定为所述松花蛋内部区域对应的目标质心；以所述松花蛋内部区域对应的目标质心为端点，作预设数量个方向不同的射线，作为参考射线，得到所述松花蛋内部区域对应的参考射线集合；将所述松花蛋内部区域对应的参考射线集合中每个参考射线与所述松花蛋内部区域边界之间的交点，确定为每个参考射线对应的第一交点，并将每个参考射线与所述松花蛋内部区域中蛋黄区域边界之间的交点，确定为每个参考射线对应的第二交点；将所述松花蛋内部区域对应的参考射线集合中每个参考射线对应的第一交点和第二交点之间的距离，确定为每个参考射线对应的目标距离；根据所述松花蛋内部区域对应的参考射线集合中所有参考射线对应的目标距离，确定所述松花蛋内部区域对应的内部形状特征；所述根据所述松花蛋内部区域对应的参考射线集合中所有参考射线对应的目标距离，确定所述松花蛋内部区域对应的内部形状特征，包括：从所述松花蛋内部区域对应的参考射线集合中随机筛选出一个参考射线，作为所述松花蛋内部区域对应的目标射线；根据所述松花蛋内部区域对应的参考射线集合中目标射线与其他参考射线之间目标距离差异，以及所述松花蛋内部区域中的蛋黄区域与所述松花蛋内部区域中的蛋黄区域的最小外接圆之间的面积比值，确定所述松花蛋内部区域对应的内部形状特征；所述根据所述松花蛋内部区域集合中所有松花蛋内部区域对应的内部形状特征，确定所述待检测批次松花蛋成品对应的内部异常指标，包括：从所述松花蛋内部区域集合中随机筛选出一个松花蛋内部区域，作为目标内部区域；根据所述松花蛋内部区域集合中目标内部区域和其他松花蛋内部区域之间的内部形状特征差异，确定所述待检测批次松花蛋成品对应的内部异常指标对应的公式为： H2＝|L1-L2|；其中，H是待检测批次松花蛋成品对应的内部异常指标；H1是待检测批次松花蛋成品对应的第一内部异常特征；H2是待检测批次松花蛋成品对应的第二内部异常特征；R是松花蛋内部区域集合中松花蛋内部区域的数量；k是松花蛋内部区域集合中除了目标内部区域之外的松花蛋内部区域的序号；||是取绝对值函数；T是目标内部区域对应的内部形状特征；Tk是松花蛋内部区域集合中，除了目标内部区域之外的第k个松花蛋内部区域对应的内部形状特征；L1是松花蛋内部区域集合中所有松花蛋内部区域中的蛋黄区域中所有像素点对应的灰度值的均值；L2是预先获取的标准松花蛋蛋黄区域中所有像素点对应的灰度值的均值。

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