基于物料形狀的色選方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，特別涉及一種基于物料形狀的色選方法。
【背景技術】
[0002]色選機是一種主要根據(jù)顏色來分選物料的自動分選設備。最初色選機主要是應用于大米色選，而現(xiàn)在則已廣泛應用于茶葉、中藥材、香料、雜糧、脫水蔬菜、廢塑料、礦石等多種物料的色選。
[0003]其中某些物料在分選時，僅憑顏色并不能完全區(qū)分好料和雜質(zhì)。例如在分選鐵觀音茶葉時，需要把已卷成球狀的茶葉球和仍是條狀的茶葉片分開；在分選一般茶葉時，需要把茶葉片和細的茶葉梗分開；在分選花椒、胡椒等香料時，也需要把花椒顆粒和細的花椒梗分開。在這幾種情況中，好料和雜質(zhì)都有著明顯的形狀特征上的不同，在上述情況中，要分選的物料和雜質(zhì)顏色都是基本相同的，所以僅憑顏色無法將它們區(qū)分。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的首要目的在于提供一種基于物料形狀的色選方法，能夠方便的色選得到尺寸較細的物料。
[0005]為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采用的技術方案為:一種基于物料形狀的色選方法，包括如下步驟:(A1)通過相機或攝像機獲取物料的原始圖像，原始圖像中物料顏色與背景色相異；(B1)以背景色取值范圍為閾值，對原始圖像進行二值化處理得到黑白圖像；(Cl)對黑白圖像進行背景膨脹處理，該膨脹處理的結(jié)構元素取值大于等于細物料的尺寸；(D1)將步驟C1處理后的圖像中含有粗大物料的區(qū)域標記、選出，余下所需要的物料。
[0006]與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明存在以下技術效果:通過對原始圖像的二值化、膨脹處理，將較細的物料與背景融合到一起，只留下尺寸較粗的物料，這樣，通過色選機的吹氣系統(tǒng)將不合格的、較粗的物料吹出，余下的都是合格的、較細的物料。
[0007]本發(fā)明的另一個目的在于提供一種基于物料形狀的色選方法，能夠方便的色選得到尺寸較粗的物料。
[0008]為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采用的技術方案為:一種基于物料形狀的色選方法，包括如下步驟:(A2)通過相機或攝像機獲取物料的原始圖像，原始圖像中物料顏色與背景色相異；(B2)以背景色取值范圍為閾值，對原始圖像進行二值化處理得到黑白圖像；(C2)對黑白圖像進行背景膨脹處理，該膨脹處理處理的結(jié)構元素取值大于等于細物料的尺寸；(D2)對步驟C2處理后的圖像進行背景腐蝕處理，該腐蝕處理的結(jié)構元素取值大于等于步驟C2中的結(jié)構元素尺寸；(E2)對步驟D2處理后的圖像進行反相處理；(F2)對步驟C2、E2處理后的圖像進行交集處理；(G2)對步驟F2處理后的圖像中含有細長物料的區(qū)域標記、選出，余下所需要的物料。
[0009]與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明存在以下技術效果:通過對原始圖像的二值化、膨脹、反相、交集處理，將較粗的物料與背景融合到一起，只留下尺寸較細的物料，這樣，通過色選機的吹氣系統(tǒng)將不合格的、較細的物料吹出，余下的都是合格的、較粗的物料。
【附圖說明】
[0010]圖1是本發(fā)明實施例一的流程示意圖；
[0011]圖2是本發(fā)明實施例二的流程示意圖；
[0012]圖3是本發(fā)明實施例二的處理過程示意圖，其中圖3a為彩色圖像。
【具體實施方式】
[0013]下面結(jié)合圖1至圖3，對本發(fā)明做進一步詳細敘述。根據(jù)所需要物料的不同，這里提供了兩個實施例。
[0014]參閱圖1，實施例一，在某些場合下對物料的色選時，細長的物料滿足形狀要求或是要選擇的物料，粗大的物料不滿足形狀要求或者是需要剔除的物料。這里采用的方案是:一種基于物料形狀的色選方法，包括如下步驟:(A1)通過相機或攝像機獲取物料的原始圖像，原始圖像中物料顏色與背景色具有便于識別的色差；(B1)以背景色取值范圍為閾值，對原始圖像進行二值化處理得到黑白圖像；(C1)對黑白圖像進行背景膨脹處理，該膨脹處理的結(jié)構元素取值大于等于細物料的尺寸；(D1)將步驟C1處理后的圖像中含有粗大物料的區(qū)域標記、選出，余下所需要的物料。步驟C1中的背景膨脹處理也可以稱為物料腐蝕處理。
[0015]通過背景膨脹處理或物料腐蝕處理，將細長物料與背景融合到一起，對于粗大物料依然有部分未被膨脹或腐蝕，此時余下的有物料標記的部分即為粗大物料，只要標記該物料位置、并通過后續(xù)的吹起系統(tǒng)選出，余下的就都是滿足需求的細長物料。
[0016]參閱圖2，實施例二，某些場合下對物料進行色選時，粗大的物料滿足形狀要求或是要選擇的物料，細長的物料不滿足形狀要求或者是需要剔除的物料，比如鐵觀音茶葉、花椒和花椒梗等。這種情況下采用的方案是:一種基于物料形狀的色選方法，包括如下步驟:(A2)通過相機或攝像機獲取物料的原始圖像，原始圖像中物料顏色與背景色相異；(B2)以背景色取值范圍為閾值，對原始圖像進行二值化處理得到黑白圖像；(C2)對黑白圖像進行背景膨脹處理，該膨脹處理的結(jié)構元素取值大于等于細物料的尺寸；(D2)對步驟C2處理后的圖像進行背景腐蝕處理，該腐蝕處理的結(jié)構元素取值大于等于步驟C2中的結(jié)構元素尺寸；(E2)對步驟D2處理后的圖像進行反相處理；(F2)對步驟C2、E2處理后的圖像進行交集處理；(G2)對步驟F2處理后的圖像中含有細長物料的區(qū)域標記、選出，余下所需要的物料。這里通過一系列的處理，將細長物料標記并選出，余下的就都是合格的粗大物料。同樣地，這里所述及的背景腐蝕處理也就是物料膨脹處理。
[0017]實施例一中的二值化處理、膨脹處理原理與實施例二中的相同，下面通過實施例二對這些處理方法進行詳細的描述。
[0018]參閱圖3，圖3a即為彩色的原始圖像，所述步驟B2進行二值化處理后，背景區(qū)域標記為0，物料區(qū)域標記為1，如圖3b所示；步驟C2中，對標記為0的區(qū)域進行膨脹處理，處理后的圖像如圖3c所示；步驟D2中，對標記為1的區(qū)域進行膨脹處理，處理后的圖像如圖3d所示；步驟E2中，反相處理即圖中的標記0、1分別改為1、0，圖3d經(jīng)反相處理后即變成圖3e ;步驟F2中，交集處理即將兩幅圖像相同位置的兩個標記進行邏輯與運算，算后的圖像如圖3f所示；步驟G2中，標記為1的區(qū)域即含有物料的區(qū)域。
[0019]在處理的時候，不一定非要將將背景區(qū)域標記為0，也可以標記為1，只不過在后續(xù)的處理中相應的進行改動。具體地，所述步驟B2進行二值化處理后，背景區(qū)域標記為1，物料區(qū)域標記為0 ;步驟C2中，對標記為1的區(qū)域進行膨脹處理；步驟D2中，對標記為0的區(qū)域進行膨脹處理；步驟E2中，反相處理即圖中的標記0、1分別改為1、0 ;步驟F2中，交集處理即將兩幅圖像相同位置的兩個標記進行邏輯或運算，這里需要注意的是運用的是邏輯或運算而不是邏輯與，因為這里最終選擇的是兩幅圖像中都是0的區(qū)域；步驟G2中，標記為0的區(qū)域即含有物料的區(qū)域。
[0020]二值化的處理過程中，HIS模式的圖像比RGB模式的圖像處理起來更方便，所述的步驟B2中，先將原始圖像由RGB模式轉(zhuǎn)換為HSI模式，HSI值同時滿足HMIN< Η彡ΗΜΑΧ、Smin^ S ^ SMAX、IMIN< I ^ I max的區(qū)域即為冃景區(qū)域，其中[Hmin，Hmax]，[Smin，Smax]，[Imin，Imax]為HIS模式原始圖像中背景區(qū)域顏色的HSI值取值范圍。
【主權項】
1.一種基于物料形狀的色選方法，包括如下步驟: (Al)通過相機或攝像機獲取物料的原始圖像，原始圖像中物料顏色與背景色具有便于識別的色差； (BI)以背景色取值范圍為閾值，對原始圖像進行二值化處理得到黑白圖像； (Cl)對黑白圖像進行背景膨脹處理，該膨脹處理的結(jié)構元素取值大于等于細物料的尺寸； (Dl)將步驟Cl處理后的圖像中含有粗大物料的區(qū)域標記、選出，余下所需要的物料。2.一種基于物料形狀的色選方法，包括如下步驟: (A2)通過相機或攝像機獲取物料的原始圖像，原始圖像中物料顏色與背景色相異； (B2)以背景色取值范圍為閾值，對原始圖像進行二值化處理得到黑白圖像； (C2)對黑白圖像進行背景膨脹處理，該膨脹處理的結(jié)構元素取值大于等于細物料的尺寸； (D2)對步驟C2處理后的圖像進行背景腐蝕處理，該腐蝕處理的結(jié)構元素取值大于等于步驟C2中的結(jié)構元素尺寸； (E2)對步驟D2處理后的圖像進行反相處理； (F2)對步驟C2、E2處理后的圖像進行交集處理； (G2)對步驟F2處理后的圖像中含有細長物料的區(qū)域標記、選出，余下所需要的物料。3.如權利要求2所述的基于物料形狀的色選方法，其特征在于:所述步驟B2進行二值化處理后，背景區(qū)域標記為O，物料區(qū)域標記為I ;步驟C2中，對標記為O的區(qū)域進行膨脹處理；步驟D2中，對標記為I的區(qū)域進行膨脹處理；步驟E2中，反相處理即圖中的標記O、I分別改為1、0 ;步驟F2中，交集處理即將兩幅圖像相同位置的兩個標記進行邏輯與運算；步驟G2中，標記為I的區(qū)域即含有物料的區(qū)域。4.如權利要求2所述的基于物料形狀的色選方法，其特征在于:所述步驟B2進行二值化處理后，背景區(qū)域標記為1，物料區(qū)域標記為O ;步驟C2中，對標記為I的區(qū)域進行膨脹處理；步驟D2中，對標記為O的區(qū)域進行膨脹處理；步驟E2中，反相處理即圖中的標記O、I分別改為1、0 ;步驟F2中，交集處理即將兩幅圖像相同位置的兩個標記進行邏輯或運算；步驟G2中，標記為O的區(qū)域即含有物料的區(qū)域。5.如權利要求2所述的基于物料形狀的色選方法，其特征在于:所述的步驟B2中，先將原始圖像由RGB模式轉(zhuǎn)換為HSI模式，HSI值同時滿足K H彡Hmax, Smin彡S彡S MAX、Ιμιν^Ξ I ( I MAX的區(qū)域即為背景區(qū)域，其中[Hmin, Hmax]，[SMIN, Smax]，[IMIN, Imax]為 HIS 模式原始圖像中背景區(qū)域顏色的HSI值取值范圍。
【專利摘要】本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，特別涉及一種基于物料形狀的色選方法，包括如下步驟：(A1)通過相機或攝像機獲取物料的原始圖像，原始圖像中物料顏色與背景色相異；(B1)以背景色取值范圍為閾值，對原始圖像進行二值化處理得到黑白圖像；(C1)對黑白圖像進行背景膨脹處理，該膨脹處理的結(jié)構元素取值大于等于細物料的尺寸；(D1)將步驟C1處理后的圖像中含有粗大物料的區(qū)域標記、選出，余下所需要的物料。通過對原始圖像的二值化、膨脹處理，將較細的物料與背景融合到一起，只留下尺寸較粗的物料，這樣，通過色選機的吹氣系統(tǒng)將不合格的、較粗的物料吹出，余下的都是合格的、較細的物料。
【IPC分類】B07C5/342, B07C5/04
【公開號】CN105344620
【申請?zhí)枴緾N201510673881
【發(fā)明人】方茂雨
【申請人】合肥安晶龍電子股份有限公司
【公開日】2016年2月24日
【申請日】2015年10月14日