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申请/专利权人：江苏大学;中科怡海高新技术发展江苏股份公司
申请日：2021-08-23
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN113744212B
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/155;G06T7/187;G06T7/194;G06T7/45;G06N3/047;G06N3/0464;G06N3/09;G06T5/30;G06T5/40
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.11#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2021.12.03#公开
摘要：本发明提出了一种基于显微光谱图像采集和图像处理算法的粮食真菌孢子智能识别方法，包括以下步骤：1、粮食真菌孢子图像采集以及预处理；2、对处理后图像进行阈值分割并处理；3、基于CNN霉菌判别模型，迭代阈值分割范围，以选取最佳阈值边界；4、利用CNN模型和最佳阈值处理并识别图像中霉菌孢子；5、判别霉变程度。本发明极大地提高了图像中霉菌孢子技术的效率，以及准确率。此外，本发明附带的一套交互性的软件操作界面，不仅可实时显示检测结果以及霉变程度，且操作简便、操作成本低。
主权项：1.一种基于显微光谱图像采集和图像处理算法的粮食真菌孢子智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集粮食真菌孢子图像，并将真菌孢子显微彩色图像转换为灰度图像并归一化灰度值至0～255，在粮食真菌孢子灰度图像的中心区域选取一定大小的方形区域作为真菌孢子感兴趣计数区域，获得该方形区域的坐标，提取感兴趣区域并剔除多余背景，以将其作为新的待处理图像；步骤2：设置感兴趣区域中疑似霉菌的阈值边界，并对裁剪的区域图像进行处理，以分割出图像中可能的霉菌点区域，包括霉菌区域和疑似霉菌区域；步骤3：采取卷积神经网络CNN模型判别对感兴趣区域内的疑似霉菌点进行初步判别预测，选取霉菌点判别率最好时的阈值为最佳阈值分割范围；步骤4：利用选取的最佳阈值对新的待处理图像进行阈值分割，并对其进行处理，以提取出图像中可能的霉菌点；之后，逐一获取图像的特征数据信息，将特征数据信息放入CNN模型并预测霉菌点，对识别出的霉菌点进行计数并在图中所在位置标记序号；步骤5：重复上述步骤1-步骤4的操作检测5张真菌彩色显微图像后，依据获取的霉菌点结果计算霉变程度，并将结果实时显示在软件操作界面上。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学;中科怡海高新技术发展江苏股份公司 一种基于显微光谱图像采集和图像处理算法的粮食真菌孢子智能识别方法
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