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申请/专利权人：青岛佳美洋食品有限公司
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN117934483B
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06V10/762
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.31#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的鳕鱼肠生产加工质量检测方法，包括：获取鳕鱼肠加工过程中的原料图像，根据原料图像中每个像素点周围像素点的灰度值差异获得每个像素点的显著性值，根据每个像素点的显著性值，对原料图像进行聚类操作，获得每个聚类簇的显著性值，根据所有聚类簇的显著性值的差异获得原料图像的判断阈值，根据判断阈值进行阈值分割获得原料图像中的杂质区域。本发明通过自适应判定阈值，提高了杂质区域分割的准确性。
主权项：1.一种基于计算机视觉的鳕鱼肠生产加工质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取鳕鱼肠加工过程中的原料图像；根据原料图像中每个像素点周围像素点的灰度值差异获得每个像素点的显著性值；根据每个像素点的显著性值，对原料图像进行聚类操作，获得每个聚类簇的显著性值；根据所有聚类簇的显著性值的差异获得原料图像的判断阈值；根据判断阈值进行阈值分割获得原料图像中的杂质区域；所述根据所有聚类簇的显著性值的差异获得原料图像的判断阈值，包括的具体步骤如下：根据原料图像中聚类簇的聚类中心之间的距离，得到聚类簇的距离特征值；根据聚类簇的距离特征值以及聚类簇的显著性值，得到判断阈值；所述根据聚类簇的距离特征值以及聚类簇的显著性值，得到判断阈值，对应的具体公式为： 其中，表示判断阈值，表示所有聚类簇的显著性值的均值，表示所有聚类簇中显著性值的最大值，表示所有聚类簇中显著性值的最小值，表示第个聚类簇的显著性值，表示在原料图像中第个聚类簇的聚类中心与显著性值最大的聚类簇的聚类中心之间的欧式距离，表示原料图像中聚类簇的数量，为聚类簇的距离特征值，为绝对值函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛佳美洋食品有限公司 一种基于计算机视觉的鳕鱼肠生产加工质量检测方法
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