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摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种杂粮谷物粉碎加工微粒视觉检测方法，包括：通过电镜扫描得到粉碎颗粒的电镜图像，并对电镜图像进行一系列处理得到灰度图像和边缘曲线；利用边缘曲线进行筛选得到前景图像；在前景图像上对每个曲线组合中的每条边缘曲线进行局部和整体的分析，得到连续判断因子和内部紊乱度，根据连续判断因子和内部紊乱度得到修正判断因子；根据每个曲线组合的修正判断因子计算得到检测尺寸，并得到杂粮谷物粉碎加工微粒视觉检测结果。本发明利用边缘曲线的组合衡量了颗粒区域的连续因子和杂乱程度，对最后检测到的颗粒尺寸进行了优化，使得检测结果更为准确。

主权项：1.一种杂粮谷物粉碎加工微粒视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：通过电镜扫描得到粉碎颗粒的电镜图像，并对电镜图像进行灰度化，得到灰度图像，对灰度图像进行边缘检测得到边缘像素点，对边缘像素点进行拟合得到边缘曲线；获取每条边缘曲线上的每个边缘像素点的方向趋势，并利用每个边缘像素点的方向趋势对每条边缘曲线进行筛选得到前景图像；获取前景图像中的所有曲线组合，在每个曲线组合内部计算邻近边缘曲线的端点趋向角和每个曲线组合的缺陷长度，在整个灰度图像中衡量每个曲线组合的模糊差异数，根据端点趋向角、缺陷长度以及模糊差异数得到每个曲线组合的连续判断因子；获取每条边缘曲线的重复度概率数和每个曲线组合的重合度频数，根据每条边缘曲线的重复度概率数、每个曲线组合的重合度频数和每个边缘像素点的方向趋势得到每个曲线组合的内部紊乱度；根据每个曲线组合的连续判断因子和每个曲线组合的内部紊乱度得到每个曲线组合的修正判断因子；根据每个曲线组合的修正判断因子计算得到检测尺寸，并与尺寸标准进行比较得到杂粮谷物粉碎加工微粒视觉检测结果；所述在每个曲线组合内部计算邻近边缘曲线的端点趋向角和每个曲线组合的缺陷长度，在整个灰度图像中衡量每个曲线组合的模糊差异数，根据端点趋向角、缺陷长度以及模糊差异数得到每个曲线组合的连续判断因子，包括的具体步骤如下：获取每条边缘曲线右下端和左上端的边缘像素点，分别记为每条边缘曲线的右选端点和每条边缘曲线的左选端点，得到所有右选端点和所有左选端点的趋向角；计算前景图像中每个曲线组合中每个边缘曲线的右选端点与其他所有边缘曲线上的左选端点的欧氏距离，将欧式距离中的最小值记为每个曲线组合中每个边缘曲线的未及距离，将未及距离对应的其他所有边缘曲线上的左选端点记为每个边缘曲线的最邻近边缘曲线上的左选端点，计算每个曲线组合中所有边缘曲线的未及距离的算数均值记为每个曲线组合的缺陷长度；将前景图像中每个曲线组合中每个边缘曲线未及距离用直线填充并与每个边缘曲线组合在一起得到每个曲线组合的模糊轮廓区域，将每个曲线组合的模糊轮廓区域对应到灰度图像上，计算灰度图像上每个模糊轮廓区域内所有像素点的灰度值的方差，记为每个曲线组合的模糊差异数，计算灰度图像上所有像素点灰度值的方差，记为差异衡量数；计算每个曲线组合的连续判断因子，具体的计算公式如下： 其中，表示第个曲线组合的连续判断因子，表示第个曲线组合的缺陷长度，表示第个曲线组合的模糊差异数，表示差异衡量数，表示阶跃函数，表示第个曲线组合中第条边缘曲线的右选端点的趋向角，表示第个曲线组合中第条边缘曲线的最邻近边缘曲线上的左选端点趋向角，表示第个曲线组合中边缘曲线的数目且有。

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