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        基于HSI顏色空間的小麥粉精度自動識別研究

        2016-05-19 13:38:03王鐵建劉艷麗張艷琴
        電腦知識與技術(shù) 2016年7期
        關(guān)鍵詞:means算法

        王鐵建++劉艷麗++張艷琴

        摘要:小麥粉和大眾生活息息相關(guān),我國目前的小麥粉精度檢測方法以目測為主,耗時長,且容易受到主觀因素的影響。本文以圖像處理和模式識別為基礎(chǔ),提取小麥粉的顏色特征和麩星含量,設(shè)計小麥粉分類器,對小麥粉精度進(jìn)行自動識別,實驗結(jié)果表明,該分類器對小麥粉精度的識別達(dá)到了理想的分類效果。

        關(guān)鍵詞:HSI顏色空間;OTSU算法;K-means算法;歐式距離

        中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)07-0169-02

        小麥粉制品在居民的日常生活中占據(jù)很重要的地位,小麥的應(yīng)用的范圍也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他農(nóng)作物產(chǎn)品。所以在現(xiàn)代農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)中小麥制粉業(yè)不容小覷。在小麥加工的過程中,出粉率和小麥加工的精度成反比,出粉率越低,小麥麩皮(麩星)含量就越少,則小麥加工精度就越高;反之,小麥加工精度越低。所以,加工精度直接影響小麥粉的質(zhì)量和價格。我國現(xiàn)行的 “GB/T 5504-2011小麥粉加工精度檢驗標(biāo)準(zhǔn)[1]”是一種目測的感官檢測方法,這種檢測小麥粉加工精度的方法,不但過程復(fù)雜、耗時,而且受到檢測人員個人因素的影響,容易產(chǎn)生偏差。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,各種小麥粉檢測儀器相繼出現(xiàn),如色度計、色澤等級儀等等,但由于價格、技術(shù)等方面的原因,未能普及應(yīng)用。為了減少小麥制粉企業(yè)的生產(chǎn)成本,并提高經(jīng)濟(jì)效益,同時與國際先進(jìn)的檢測技術(shù)接軌,研究方便、快捷的小麥粉加工精度識別方法是迫切的。

        在本實驗中,北方小麥粉來自于新鄉(xiāng)新良糧油加工有限公司,南方小麥粉來自于張家港市面粉食品有限公司。使用佳能掃描儀獲得北方各等級小麥粉圖像各取40幅圖像,南方各等級小麥粉也各取40幅圖像。因為小麥粉比較明顯的特征是粉色和麩星含量,本文以此為基礎(chǔ)對小麥粉的顏色特征進(jìn)行提取,并結(jié)合K-means算法[2]和歐式距離設(shè)計小麥粉分類器。

        1 小麥粉顏色特征提取

        顏色特征空間的選取,不僅要滿足人的視覺感知特點,還要便于計算機(jī)對其進(jìn)行圖像處理的相關(guān)操作。本實驗獲取的圖片主要是以RGB顏色模型表示,而RGB顏色模型中各顏色間的距離與人眼睛感知的顏色距離有很大的偏差。但根據(jù)人的視覺特性,眼睛對顏色和亮度比較敏感, HSI顏色空間[3]中色度H代表顏色,飽和度S代表顏色深淺,亮度I代表顏色明暗程度,另外,在HSI顏色空間中圖像處理和計算機(jī)視覺的算法都可以方便使用,并在很大程度上減少了圖像分析和處理的工作量,所以HSI顏色空間比RGB顏色空間更合適。因此本實驗使用HSI顏色空間來提取小麥粉的顏色特征。HSI顏色空間與RGB顏色空間轉(zhuǎn)換關(guān)系如下:

        5 結(jié)論

        本實驗根據(jù)小麥粉的特點,利用圖像處理中的HSI顏色空間提取小麥粉的顏色特征和OTSU算法提取小麥粉的麩星含量,基于K-means聚類算法和歐式距離設(shè)計小麥粉分類器,實驗結(jié)果表明,利用HIS顏色空間和OTSU算法可以有效地提取小麥粉的特征,使得該小麥粉分類器的識別正確率達(dá)到80%,測試平均時間為5秒。從而使小麥粉精度識別不再受人為因素的影響,實現(xiàn)了檢測過程的客觀、科學(xué)和高效。本實驗利用圖像處理設(shè)計的小麥粉分類器達(dá)到了理想的分類效果。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn).小麥粉加工精度檢測GB/T 5504—2011[S].

        [2] 趙薔.基于PCA-K-means的衛(wèi)星遙感圖像的顏色特征提取技術(shù)[J]. 微電子學(xué)與計算機(jī),2012,29(10):64-68.

        [3] 龐曉敏.基于HIS和LAB顏色空間的彩色圖像分割[J]. 廣西大學(xué)學(xué)報,2011,36(6):976-980.

        [4] 范九倫.灰度圖像的二維Otsu曲線閾值分割法[J]. 電子學(xué)報,2007(4):757-755.

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