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專利名稱：一種顆粒物計(jì)數(shù)方法及其裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種顆粒物計(jì)數(shù)方法及其裝置。
背景技術(shù)：
所謂千粒重是以克表示的一千粒谷粒(種子)的重量，它是體現(xiàn)谷粒大小與飽滿程度的一項(xiàng)指標(biāo)，是檢驗(yàn)谷粒質(zhì)量和作物考種的內(nèi)容，也是釀酒過程中的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。目前對(duì)于千粒重指標(biāo)的測(cè)定主要基于人工計(jì)數(shù)的方式實(shí)現(xiàn)，即數(shù)取一千粒谷粒(種子)并通過稱量方式獲得谷粒重量。采用這種人工計(jì)數(shù)的方法，由于人眼長時(shí)間的高強(qiáng)度工作后容易疲勞，計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性難以保證，且計(jì)數(shù)效率較低。為了提高計(jì)數(shù)效率，目前出現(xiàn)了各種采用識(shí)別技術(shù)對(duì)谷粒進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法與技術(shù)，例如以下專利就公開了采用識(shí)別技術(shù)對(duì)谷粒(顆粒)進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法或設(shè)備。申請(qǐng)?zhí)枮椤?2126213.6”，名稱為“采用散射光直方圖快速辨別顆粒的方法及設(shè)備”的發(fā)明專利就公開了快速辨別懸浮在液體或氣體中的原生物和其他微生物之類的微觀顆粒的獨(dú)特方法和設(shè)備，該方法包括采用激光之類的強(qiáng)光源照射要檢測(cè)的顆粒，通過環(huán)繞檢測(cè)區(qū)的一組光傳感器檢測(cè)散射光，將檢測(cè)到的光線轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，采用至少一個(gè)發(fā)生頻率/概率直方圖比較導(dǎo)出的信號(hào)，從而對(duì)存在的微觀顆粒進(jìn)行定性和/或定量識(shí)別。該專利方法主要應(yīng)用于識(shí)別懸浮在液體或氣體中的原生動(dòng)物和其它微生物之類的微觀顆粒，對(duì)于立體環(huán)境下的懸浮微粒識(shí)別具有一定的優(yōu)勢(shì)，但是該方法作為平面非懸浮顆粒的識(shí)別存在的不足為:(I)利用光傳感設(shè)備對(duì)于設(shè)備本身和實(shí)驗(yàn)環(huán)境有很高要求，設(shè)備昂貴不利于工業(yè)化應(yīng)用；(2)利用光散射技術(shù)對(duì)于立體圖像中的顆粒識(shí)別一般需要通過多個(gè)角度拍攝以達(dá)到顆粒物的定位，而對(duì)于平面圖像的微粒識(shí)別，該方法并不適合；(3)該方法僅涉及到微粒(微粒團(tuán))的識(shí)別，而未對(duì)堆疊和粘連情況進(jìn)行細(xì)分考慮。申請(qǐng)?zhí)枮椤? 01110267255.0”的發(fā)明專利就公布了名稱為“一種數(shù)字圖像中顆粒
狀對(duì)象的自動(dòng)分割方法”，該方法針對(duì)數(shù)字圖像，尤其是顯微圖像中顆粒狀對(duì)象的灰度、結(jié)構(gòu)分布與幾何形狀等特點(diǎn)，先應(yīng)用自動(dòng)閾值法將目標(biāo)與背景分離；然后計(jì)算其梯度向量場(chǎng)，在梯度向量場(chǎng)中搜索關(guān)鍵點(diǎn)，理想的關(guān)鍵點(diǎn)在8鄰域均有相應(yīng)的梯度向量分布，其梯度值為零，獲取的關(guān)鍵點(diǎn)作為每一個(gè)顆粒狀對(duì)象的中心；接著定義一個(gè)新的基于灰度與空間位置的有效能量函數(shù)用以計(jì)算方向梯度，將其代替?zhèn)鹘y(tǒng)的灰度梯度；最后應(yīng)用主動(dòng)輪廓模型搜尋顆粒狀對(duì)象的邊界。該專利方法依然對(duì)于識(shí)別對(duì)象的環(huán)境和圖像拍攝環(huán)境提出較高要求，即該方法僅適用于顯微鏡圖像中的顆粒物識(shí)別，顯微鏡圖像一般背景單一，且具有熒光標(biāo)記作為識(shí)別靶標(biāo)，因此與普通拍攝環(huán)境下采集得到的非顯微鏡圖像的顆粒物識(shí)別有著明顯差異，并且是否適用于該應(yīng)用場(chǎng)景存在一定的疑問。申請(qǐng)?zhí)枮椤?5102156.7”的發(fā)明專利就公開了名稱為“谷物顆粒顏色分揀機(jī)”，本發(fā)明通過用一臺(tái)分揀機(jī)既在可見光范圍內(nèi)檢測(cè)和去除顏色與谷粒不同的異物，也在近紅外范圍內(nèi)識(shí)別和去除顏色與谷粒相同或透明的異物。該專利僅涉及到物理顏色識(shí)別分揀方法，對(duì)于谷粒的計(jì)數(shù)并未提出解決方案，即該方法對(duì)于谷粒的品質(zhì)檢測(cè)具有一定優(yōu)勢(shì)，但是對(duì)于谷粒的計(jì)數(shù)識(shí)別并未實(shí)際用途。此外，該方法需要適用近紅外設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)，該設(shè)備的成本使得檢測(cè)中涉及的設(shè)備成本和人力成本大大增加。因此，該方法對(duì)于谷粒計(jì)數(shù)和千粒重的測(cè)定并不適用。申請(qǐng)?zhí)枮椤?00810052381.2”的發(fā)明專利就公開了名稱為“基于視覺識(shí)別的顆粒物
料分選分級(jí)方法”，它包括獲取樣品圖像、圖像特征信息預(yù)處理、設(shè)計(jì)分類器、建立特征信息專家?guī)旌痛x物料分選與特征信息專家?guī)爝M(jìn)行匹配、進(jìn)行分選分級(jí)。該方法適用于顆粒物料的分級(jí)篩選，因此對(duì)于顆粒物料的計(jì)數(shù)問題并未給出解決方案。同時(shí)，該方法涉及到相對(duì)比較繁瑣的流程，一定程度上限定了系統(tǒng)的適用范圍和應(yīng)用場(chǎng)景。綜上所述，目前已有的技術(shù)雖然提高了對(duì)顆粒計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性和計(jì)數(shù)效率，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化檢測(cè)，但這些技術(shù)通常需要專業(yè)和昂貴的設(shè)備(比如激光或者近紅外)，或者對(duì)圖像質(zhì)量要求較高，同時(shí)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，對(duì)操作人員要求較高。不適合現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)中輕量化的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有顆粒物識(shí)別計(jì)數(shù)方法中存在的不足，提供了一種顆粒物計(jì)數(shù)方法及其裝置。本發(fā)明是通過如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)的。一種顆粒物計(jì)數(shù)方法，利用拍照裝置進(jìn)行顆粒物圖像采集，使用智能圖像處理及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒物的識(shí)別計(jì)數(shù)，通過計(jì)數(shù)模塊在拍照的同時(shí)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)管理及處理，在拍照完成的時(shí)候進(jìn)行快速的圖像預(yù)識(shí)別，篩選出不符合要求的照片，完成準(zhǔn)確計(jì)數(shù)，其主要方法步驟如下:(I)顆粒物圖像采集，通過接口調(diào)用相機(jī)的設(shè)備驅(qū)動(dòng)，使用鍵盤和鼠標(biāo)來操縱拍
昭.>、、、 (2)將采集的顆粒物圖像轉(zhuǎn)化為RGB數(shù)值矩陣，調(diào)節(jié)圖像的明暗，增強(qiáng)對(duì)比度；(3)利用K-Means聚類算法自動(dòng)篩選有效區(qū)域；(4)利用邊緣識(shí)別技術(shù)識(shí)別獨(dú)立的顆粒；(5)對(duì)識(shí)別出來的獨(dú)立顆粒進(jìn)行建模，得到關(guān)于顆粒的輪廓形狀特征、大小特征的統(tǒng)計(jì)模型；(6)預(yù)估懷疑的粘連塊，根據(jù)獨(dú)立顆粒模型進(jìn)行模擬填充，估算出包含的數(shù)目，并輸出粘連規(guī)則和切割效果圖；(7)對(duì)輸出的切割效果圖進(jìn)行人工評(píng)判，結(jié)合人工計(jì)數(shù)結(jié)果算出識(shí)別的精度，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)存在粘連和堆疊的區(qū)域采用人工計(jì)數(shù)的方式輔助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)學(xué)習(xí)該情況下的顆粒物的識(shí)別和計(jì)數(shù)，若識(shí)別計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率大于95%，完成對(duì)顆粒物的計(jì)數(shù)，并輸出計(jì)數(shù)結(jié)果，否則，將人工識(shí)別的結(jié)果替換預(yù)估的粘連塊，重新訓(xùn)練模型，直到機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型達(dá)到穩(wěn)定。上述步驟(I)中顆粒物圖像采集包括如下步驟:a、將顆粒物樣品取出放置于透明板或白板上；b、平鋪顆粒物，使顆粒物均勻地布滿照相設(shè)備的取景范圍；C、采集圖像；
d、重復(fù)b和c步驟兩次以達(dá)到取樣的隨機(jī)目的，獲得n*3張圖像，η為樣品數(shù)量。作為本發(fā)明的另一目的，提供了一種顆粒物計(jì)數(shù)裝置，包括透明托盤及置于透明托盤四周的物料照明光源，在透明托盤上方放置有照相設(shè)備，照相設(shè)備通過數(shù)據(jù)線與計(jì)算機(jī)連接，通過接口調(diào)用照相設(shè)備的設(shè)備驅(qū)動(dòng)，使用鍵盤和鼠標(biāo)來操縱拍照。所述物料照明光源的角度可以調(diào)節(jié)。所述物料照明光源為光線強(qiáng)度可調(diào)的白色LED光源。所述物料照明光源包括一組置于透明托盤左側(cè)的左側(cè)燈、置于透明托盤右側(cè)的右側(cè)燈及置于透明托盤背面的背燈。本發(fā)明的有益效果是:與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明使用智能圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒物的快速準(zhǔn)確識(shí)別計(jì)數(shù)，通過以顆粒物圖像采集獲得的顆粒物(谷粒)圖像作為處理對(duì)象，首先利用圖像識(shí)別計(jì)數(shù)對(duì)于顆粒物(谷粒)覆蓋區(qū)域進(jìn)行自動(dòng)選取，并且對(duì)于一些非復(fù)雜區(qū)域(不存在粘連和堆疊的區(qū)域)的谷粒進(jìn)行直接計(jì)數(shù)。對(duì)于存在粘連和堆疊的區(qū)域，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行智能識(shí)別和計(jì)數(shù)。本發(fā)明只需采用一個(gè)能簡(jiǎn)易安裝的拍照裝置和普通的家用相機(jī)對(duì)一批顆粒進(jìn)行拍照，然后將圖像文件導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，使用建立模型對(duì)圖像進(jìn)行處理。采用圖像識(shí)別技術(shù)精確識(shí)別獨(dú)立的顆粒，利用統(tǒng)計(jì)模型針對(duì)不同類型的顆粒物(高粱、水稻等)識(shí)別并估算粘連的顆粒物，最后得到精確的計(jì)數(shù)。并使用人工計(jì)數(shù)的方式對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)修正的結(jié)果重新訓(xùn)練模型，不斷提升模型的精度。本發(fā)明采用的拍照裝置安裝和部署容易，可以快速安裝在多種環(huán)境。對(duì)場(chǎng)地光源和照相器材的要求也不高，能夠快速獲取顆粒的照片信息。通過帶有人工干預(yù)的統(tǒng)計(jì)模型 和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以將檢測(cè)和訓(xùn)練結(jié)合起來，增加了計(jì)算機(jī)識(shí)別的精度。能夠很方便地應(yīng)用到顆粒物計(jì)數(shù)的生產(chǎn)環(huán)境，取代人工計(jì)數(shù)的方式，大幅度地提高工作效率。本發(fā)明充分發(fā)揮了現(xiàn)代圖像處理的處理速度快、結(jié)果一致性強(qiáng)、批量處理的優(yōu)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒物高效、快速、準(zhǔn)確地計(jì)數(shù)。整個(gè)測(cè)定過程人工依賴低，表現(xiàn)出良好的可重復(fù)性和高效性，同時(shí)拍照裝置對(duì)圖像的質(zhì)量要求不高，可在顆粒物計(jì)數(shù)領(lǐng)域廣泛推廣使用。


圖1為本發(fā)明流程圖；圖2為本發(fā)明中計(jì)數(shù)裝置結(jié)構(gòu)示意圖。圖中:1-透明托盤，2-左側(cè)燈，3-背燈，4-右側(cè)燈，5-照相設(shè)備，6_計(jì)算機(jī)，7_數(shù)據(jù)線，8-顆粒物。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合實(shí)施例進(jìn)一步描述本發(fā)明的技術(shù)方案，但要求保護(hù)的范圍并不局限于所述。如圖1所示，一種顆粒物計(jì)數(shù)方法，利用拍照裝置進(jìn)行顆粒物圖像采集，使用智能圖像處理及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒物的識(shí)別計(jì)數(shù)，通過計(jì)數(shù)模塊在拍照的同時(shí)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)管理及處理，在拍照完成的時(shí)候進(jìn)行快速的圖像預(yù)識(shí)別，篩選出不符合要求的照片，完成準(zhǔn)確計(jì)數(shù)，其主要方法步驟如下:(I)顆粒物圖像采集，通過接口調(diào)用相機(jī)的設(shè)備驅(qū)動(dòng)，使用鍵盤和鼠標(biāo)來操縱拍
昭.>、、、 (2)將采集的顆粒物圖像轉(zhuǎn)化為RGB數(shù)值矩陣，調(diào)節(jié)圖像的明暗，增強(qiáng)對(duì)比度；(3)利用K-Means聚類算法自動(dòng)篩選有效區(qū)域；該步驟中所述K-Means算法是輸入聚類個(gè)數(shù)k，以及包含η個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫，輸出滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個(gè)聚類。k-means算法接受輸入量k ;然后將η個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足，同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)中心對(duì)象(引力中心)來進(jìn)行計(jì)算的。(4)利用邊緣識(shí)別技術(shù)識(shí)別獨(dú)立的顆粒；該步驟中所述邊緣識(shí)別技術(shù)是通過圖像的外輪廓識(shí)別算法提取顆粒物(谷粒)的外圍輪廓，并獲得中間處理對(duì)象顆粒物(谷粒)區(qū)域(即不包括背景白板區(qū)域)，其算法包括基于小波變換的圖像輪廓識(shí)別、基于robert因子的圖像輪廓識(shí)別、基于Iaplace算子因子的圖像輪廓識(shí)別、基于高斯濾波的輪廓識(shí)別。(5)對(duì)識(shí)別出來的獨(dú)立顆粒進(jìn)行建模，得到關(guān)于顆粒的輪廓形狀特征、大小特征的統(tǒng)計(jì)模型；(6)預(yù)估懷疑的粘連塊，根據(jù)獨(dú)立顆粒模型進(jìn)行模擬填充，估算出包含的數(shù)目，并輸出粘連規(guī)則和切割效果
(7)對(duì)輸出的切割效果圖進(jìn)行人工評(píng)判，結(jié)合人工計(jì)數(shù)結(jié)果算出識(shí)別的精度，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)存在粘連和堆疊的區(qū)域采用人工計(jì)數(shù)的方式輔助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)學(xué)習(xí)該情況下的顆粒物的識(shí)別和計(jì)數(shù)，若識(shí)別計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率大于95%，完成對(duì)顆粒物的計(jì)數(shù)，并輸出計(jì)數(shù)結(jié)果，否則，將人工識(shí)別的結(jié)果替換預(yù)估的粘連塊，重新訓(xùn)練模型，直到機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型達(dá)到穩(wěn)定。上述步驟(I)中顆粒物圖像采集包括如下步驟:a、將顆粒物樣品取出放置于透明板或白板上；b、平鋪顆粒物，使顆粒物均勻地布滿照相設(shè)備的取景范圍；C、采集圖像；d、重復(fù)b和c步驟兩次以達(dá)到取樣的隨機(jī)目的，獲得n*3張圖像，η為樣品數(shù)量。本發(fā)明中所述的計(jì)數(shù)模塊可實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像數(shù)據(jù)的管理處理，允許用戶通過可視化界面管理采集獲得圖像，并且能通過圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒物(谷粒)圖像的識(shí)別計(jì)數(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法。因?yàn)閷W(xué)習(xí)算法中涉及了大量的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)推斷學(xué)聯(lián)系尤為密切，也被稱為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論。因此，本發(fā)明所述方法通過訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以對(duì)于存在粘連和堆疊的顆粒物(谷粒)區(qū)域進(jìn)行智能地識(shí)別和計(jì)數(shù)。如圖2所示，為實(shí)現(xiàn)上述顆粒物計(jì)數(shù)方法，本發(fā)明提供了一種顆粒物計(jì)數(shù)裝置，包括透明托盤I及置于透明托盤I四周的物料照明光源，在透明托盤I上方放置有照相設(shè)備5，照相設(shè)備5通過數(shù)據(jù)線7與計(jì)算機(jī)6連接，通過接口調(diào)用照相設(shè)備5的設(shè)備驅(qū)動(dòng)，使用鍵盤和鼠標(biāo)來操縱拍照。 所述物料照明光源的角度可以調(diào)節(jié)。所述物料照明光源為光線強(qiáng)度可調(diào)的白色LED光源。所述物料照明光源包括一組置于透明托盤I左側(cè)的左側(cè)燈2、置于透明托盤I右側(cè)的右側(cè)燈4及置于透明托盤I背面的背燈3。本發(fā)明所在使用時(shí)，在照相區(qū)域水平放置一個(gè)透明托盤1，在透明托盤I的上方，左側(cè)，右側(cè)和背面各設(shè)置一組角度和光線強(qiáng)度可調(diào)的物料照明光源，物料照明光源分別為置于透明托盤I左側(cè)的左側(cè)燈2、置于透明托盤I右側(cè)的右側(cè)燈4及置于透明托盤I背面的背燈3，且均為高亮度白色LED光源。照相設(shè)備5放置于透明托盤I頂部。當(dāng)需要拍照時(shí)，將顆粒物8散置于透明托盤I上，并隨機(jī)抹勻顆粒物8。將照相設(shè)備5通過數(shù)據(jù)線7連接到計(jì)算機(jī)6，通過接口調(diào)用照相設(shè)備5的設(shè)備驅(qū)動(dòng)，使用鍵盤和鼠標(biāo)來操縱拍照。通過計(jì)數(shù)模塊在拍照的同時(shí)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)管理及處理，在拍照完成的時(shí)候進(jìn)行快速的圖像預(yù)識(shí)別，篩選出不符合要求的照片。根據(jù)每次的檢測(cè)結(jié)果訓(xùn)練模型并調(diào)整模型的參數(shù)，不斷提升模型的精度。本發(fā)明在使用時(shí)如果不具備以上裝置，還可以通過以下方式進(jìn)行替換:將顆粒物(谷粒)樣品平鋪于白色(或透明色)的平板上，在平板垂直上方約50厘米處架設(shè)圖像采集設(shè)備，保證光源及圖像采集設(shè)備焦距穩(wěn)定即可完成對(duì)顆粒物圖像的采集和計(jì)數(shù)，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，操作方 便。
權(quán)利要求
1.一種顆粒物計(jì)數(shù)方法，其特征在于:利用拍照裝置進(jìn)行顆粒物圖像采集，使用智能圖像處理及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒物的識(shí)別計(jì)數(shù)，通過計(jì)數(shù)模塊在拍照的同時(shí)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)管理及處理，在拍照完成的時(shí)候進(jìn)行快速的圖像預(yù)識(shí)別，篩選出不符合要求的照片，完成準(zhǔn)確計(jì)數(shù)，其主要方法步驟如下: (1)顆粒物圖像采集，通過接口調(diào)用相機(jī)的設(shè)備驅(qū)動(dòng)，使用鍵盤和鼠標(biāo)來操縱拍照； (2)將采集的顆粒物圖像轉(zhuǎn)化為RGB數(shù)值矩陣，調(diào)節(jié)圖像的明暗，增強(qiáng)對(duì)比度； (3)利用K-Means聚類算法自動(dòng)篩選有效區(qū)域； (4)利用邊緣識(shí)別技術(shù)識(shí)別獨(dú)立的顆粒； (5)對(duì)識(shí)別出來的獨(dú)立顆粒進(jìn)行建模，得到關(guān)于顆粒的輪廓形狀特征、大小特征的統(tǒng)計(jì)模型； (6)預(yù)估懷疑的粘連塊，根據(jù)獨(dú)立顆粒模型進(jìn)行模擬填充，估算出包含的數(shù)目，并輸出粘連規(guī)則和切割效果圖； (7)對(duì)輸出的切割效果圖進(jìn)行人工評(píng)判，結(jié)合人工計(jì)數(shù)結(jié)果算出識(shí)別的精度，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)存在粘連和堆疊的區(qū)域采用人工計(jì)數(shù)的方式輔助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)學(xué)習(xí)該情況下的顆粒物的識(shí)別和計(jì)數(shù)， 若識(shí)別計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率大于95%，完成對(duì)顆粒物的計(jì)數(shù)，并輸出計(jì)數(shù)結(jié)果，否則，將人工識(shí)別的結(jié)果替換預(yù)估的粘連塊，重新訓(xùn)練模型，直到機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型達(dá)到穩(wěn)定。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種顆粒物計(jì)數(shù)方法，其特征在于:所述步驟(I)中顆粒物圖像采集包括如下步驟: a、將顆粒物樣品取出放置于透明板或白板上； b、平鋪顆粒物，使顆粒物均勻地布滿照相設(shè)備的取景范圍； C、采集圖像； d、重復(fù)b和c步驟兩次以達(dá)到取樣的隨機(jī)目的，獲得n*3張圖像，η為樣品數(shù)量。
3.一種實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1或2所述方法的顆粒物計(jì)數(shù)裝置，其特征在于:包括透明托盤(I)及置于透明托盤(I)四周的物料照明光源，在透明托盤(I)上方放置有照相設(shè)備(5)，照相設(shè)備(5)通過數(shù)據(jù)線(7)與計(jì)算機(jī)(6)連接，通過接口調(diào)用照相設(shè)備(5)的設(shè)備驅(qū)動(dòng)，使用鍵盤和鼠標(biāo)來操縱拍照。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的顆粒物計(jì)數(shù)裝置，其特征在于:所述物料照明光源的角度可以調(diào)節(jié)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的顆粒物計(jì)數(shù)裝置，其特征在于:所述物料照明光源為光線強(qiáng)度可調(diào)的白色LED光源。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的顆粒物計(jì)數(shù)裝置，其特征在于:所述物料照明光源包括一組置于透明托盤(I)左側(cè)的左側(cè)燈(2)、置于透明托盤(I)右側(cè)的右側(cè)燈(4)及置于透明托盤(I)背面的背燈(3)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種顆粒物計(jì)數(shù)方法及其裝置，利用拍照裝置進(jìn)行顆粒物圖像采集，使用智能圖像處理及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒物的識(shí)別計(jì)數(shù)，在照相區(qū)域放置一個(gè)透明托盤，在透明托盤的上方，左側(cè)，右側(cè)和背面各設(shè)置了一組角度和光線強(qiáng)度可調(diào)的物料照明光源，照相設(shè)備放置于透明托盤上方并與計(jì)算機(jī)連接，通過接口調(diào)用照相設(shè)備的設(shè)備驅(qū)動(dòng)，使用鍵盤和鼠標(biāo)來操縱完成對(duì)顆粒物的拍照，通過計(jì)數(shù)模塊在拍照的同時(shí)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)管理及處理，在拍照完成的時(shí)候進(jìn)行快速的圖像預(yù)識(shí)別，篩選出不符合要求的照片，完成準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。本發(fā)明充分發(fā)揮了現(xiàn)代圖像處理的處理速度快、結(jié)果一致性強(qiáng)、可批量處理的優(yōu)點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)顆粒物高效、快速、準(zhǔn)確地計(jì)數(shù)。
文檔編號(hào)G01N15/00GK103226088SQ20131011954
公開日2013年7月31日 申請(qǐng)日期2013年4月8日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月8日
發(fā)明者汪地強(qiáng), 余苓, 雷良波, 楊婧, 胡光源, 楊浩, 王莉, 劉百戰(zhàn), 陳超英 申請(qǐng)人:貴州茅臺(tái)酒股份有限公司