一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法

本发明涉及图像处理，具体为一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法。

背景技术：

1、火龙果切面表型参数分析是指通过对火龙果切面图像进行处理，通过计算得到火龙果切面纵径、火龙果切面横径、火龙果果型参数、火龙果切面周长、火龙果切面面积、火龙果瓜皮厚度、火龙果果肉面积、火龙果果肉体积及火龙果籽粒密度等参数，火龙果切面表型参数在一定程度上反映了火龙果的品质，对火龙果切面表型参数进行分析，可用于火龙果培育方案的制定以及指导火龙果新品种的研发，同时火龙果切面表型参数是衡量火龙果品质的重要标准之一。

2、目前，火龙果切面表型参数的计算主要依赖于人工测量，人工测量火龙果切面表型参数的方法存在误差大、难度高及速度慢的问题，同时，对于不规则的火龙果切面，采用人工测量的方法难度较高且准确率较低。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、因此，本发明的目的是提供一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法，将机器视觉应用于火龙果切面表型参数的计算分析中，可以实现快速准确的参数计算，减少人工测量难度，节约大量人力物力，大大提高了火龙果切面表型参数的测量效率。

3、为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：

4、一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法，其包括：

5、s100、获取火龙果切面图像，通过预处理分别得到火龙果切面二值图像与火龙果果肉二值图像，提取火龙果切面轮廓及火龙果果肉轮廓；

6、s200、基于火龙果切面二值图像，分割火龙果籽粒区域，利用异源最近点法对火龙果籽粒粘连进行分割，计算火龙果籽粒密度；

7、s300、基于火龙果切面轮廓，计算轮廓各点二阶导数，确定切面轮廓拐点，计算两拐点处切线方程的交点，以所述两拐点及所述交点为控制点，计算二阶贝塞尔曲线，基于所述贝塞尔曲线，去除火龙果苞叶区域，计算得到火龙果纵径、横径等参数；

8、s400、基于所述火龙果果肉轮廓，利用基点范围搜索法，计算果肉中轴线，利用中轴线旋转估计法，计算得到火龙果果肉体积。

9、作为本发明所述的一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法的一种优选方案，其中，所述预处理，包括以下步骤：

10、基于所述火龙果切面图像进行灰度化处理，得到火龙果灰度图像，对所述火龙果灰度图像进行二值化处理，得到火龙果切面二值图像,其中二值化阈值设为40；

11、基于所述火龙果切面图像，分离出红色通道，得含火龙果果皮图像，其中分离出红色通道具体公式为：

12、

13、其中、p(x,y)为分离出红色通道图像像素值，b、r、g、为火龙果切面图像分别在0、1、2各个通道像素值；

14、基于所述火龙果果皮图像，对所述火龙果果皮图像进行降噪、轮廓平滑处理。

15、作为本发明所述的一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法的一种优选方案，其中，所述异源最近点法，包括以下步骤：

16、基于所述分割出的火龙果籽粒区域，提取籽粒区域轮廓；

17、基于所述提取的籽粒区域轮廓，计算所述轮廓的最小外接矩形；

18、基于所述籽粒区域轮廓的最小外接矩形，分别计算所述籽粒区域轮廓上距所述最小外接矩形对角线两点p、q；

19、基于所述轮廓上两点p、q，将所述籽粒区域轮廓分为pq、qp两段；

20、基于所述区域轮廓的pq段，以p点为基点，向q点依次遍历线段pq上各点坐标，计算所述线段pq各点坐标距所述线段qp最近一点，以所述线段pq上一点m为例，计算所述m点距所述线段qp最近一点n，基于所述点n，计算所述点n距线段pq上最近一点c，若所述c点与所述m点为同一点，则所述点m与所述点n为异源最近点，若所述点m与点n之间距离小于所述籽粒区域轮廓的最小外接矩形的宽，沿所述点m与所述点n将所述籽粒区域轮廓切开，分离粘连籽粒。

21、作为本发明所述的一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法的一种优选方案，其中，所述利用二阶贝塞尔曲线去除火龙果苞叶，包括以下步骤：

22、基于所述火龙果切面果皮图像，提取所述果皮图像的轮廓点集；

23、基于所述轮廓点集，对所述点集，进行连续化处理，基于连续的轮廓曲线，计算所述轮廓曲线各点的二阶导数，筛选二阶导数为零的轮廓点，即轮廓拐点；

24、基于所述轮廓拐点信息，计算所述拐点的切线方程，依次遍历所有轮廓拐点数据；

25、基于所述切线方程信息，计算切线方程交点，筛选所述切线方程交点在所述果皮内轮廓外的两切线方程；

26、基于所述两切线方程，为两基点，以所述两切线方程交点为控制点，计算e、f、c三点所在的二阶贝塞尔曲线，具体步骤如下：

27、设ec上的点为a，fc上的点为b，ab上点为d，即所述点d为二阶贝塞尔曲线上一点，基于一阶贝塞尔曲线公式可得：

28、

29、将a、b代入d中可得二阶贝塞尔曲线公式：

30、d(t)＝(1-t)2e+2t(1-t)f+t2c t∈[0,1]

31、基于所述二阶贝塞尔曲线，沿火龙果果皮两拐点，沿所述二阶贝塞尔曲线，将火龙果苞叶切除。

32、作为本发明所述的一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法的一种优选方案，其中，所述利用中轴线旋转估计法计算火龙果果肉体积，包括以下步骤：

33、基于所述火龙果果肉中轴线，计算所述中轴线各点距果肉轮廓边缘距离d，放入火龙果果肉切面半径集r{d1,d2,...dn}；

34、基于所述切面半径集r{d1,d2,...dn}，利用以下公式估算火龙果果肉体积v；

35、

36、其中，h为单个像素的物理长度。

37、与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：本发明将机器视觉应用于火龙果切面表型参数的计算分析中，可以实现快速准确的参数计算，同时基于机器视觉的方法实现了火龙果切面表型参数的自动化与智能化计算，减少人工测量难度，节约大量人力物力，大大提高了火龙果切面表型参数的测量效率。

技术特征：

1.一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法，其特征在于，所述预处理，包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法，其特征在于，所述异源最近点法，包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法，其特征在于，所述利用二阶贝塞尔曲线去除火龙果苞叶，包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法，其特征在于，所述利用中轴线旋转估计法计算火龙果果肉体积，包括以下步骤：

技术总结本发明公开一种基于视觉的火龙果切面表型分析方法，方法包括：获取火龙果切面图像，通过预处理分别得到火龙果切面二值图像与火龙果果肉二值图像，提取火龙果切面轮廓及火龙果果肉轮廓；基于火龙果切面二值图像，分割火龙果籽粒区域，利用异源最近点法对火龙果籽粒粘连进行分割，计算火龙果籽粒密度；基于火龙果切面轮廓，计算轮廓各点二阶导数，确定切面轮廓拐点，计算两拐点处切线方程的交点，以所述两拐点及所述交点为控制点，计算二阶贝塞尔曲线等，本发明实现了火龙果切面表型参数的自动化与智能化计算，减少人工测量难度，节约大量人力物力，大大提高了火龙果切面表型参数的测量效率。技术研发人员：朱承平,徐宏利,朱红娟,张一心受保护的技术使用者：南京机电职业技术学院技术研发日：技术公布日：2024/9/29