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申请/专利权人：武汉市巽皇食品有限公司

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于和面机的面团检测装置及检测方法，方法包括：获取淀粉图像，进而得到多个淀粉粒图像；对于一个淀粉粒图像，对淀粉粒图像的灰度值进行聚类，得到多个簇；根据像素点的数量与灰度值找到疑似缺陷簇；对于疑似缺陷簇，根据灰度值与聚类中心的差异，判断像素点是否为核心像素点，进而根据灰度值和数量，对核心像素点的灰度值进行修正；对所有疑似缺陷簇进行修正，得到增强后的淀粉粒图像；对所有增强后的淀粉粒图像分别进行处理，判断淀粉是否存在缺陷，判断面团是否存在缺陷。本发明对淀粉粒进行缺陷检测的准确率较高，提高了对面团进行缺陷检测或质量检测的准确率。

主权项：1.一种基于和面机的面团检测方法，其特征在于，包括：获取待检测淀粉的淀粉图像；对淀粉图像进行灰度化处理并且使用分割算法，得到多个淀粉粒图像；对于一个淀粉粒图像，对淀粉粒图像的灰度值进行聚类，得到多个簇；聚类中心的获取方法，包括：设置多个聚类中心，根据淀粉粒图像中像素点的灰度值对应的灰度级与聚类中心，得到灰度级与聚类中心之间的所属度；根据所述灰度级与所属度更新聚类中心，直到所述聚类中心满足停止条件停止更新；其中，计算灰度级与聚类中心之间的所属度的公式为： ，其中，为淀粉粒图像中第i个灰度级与第j个聚类中心的所属度，为以自然常数e为底的指数函数，为所述第i个灰度级，为第j个聚类中心的灰度级，为高斯函数的参数，该参数为第一预设值，k为聚类中心的总数量；更新聚类中心的公式为： ，其中，为第j个聚类中心的值，为第i个灰度级，为第i个灰度级与第j个聚类中心的所属度；根据簇中的像素点的数量与灰度值，从所述多个簇中找到疑似缺陷簇；对于一个疑似缺陷簇，根据灰度值与聚类中心的差异，判断像素点是否为核心像素点；根据核心像素点的灰度值和数量，以及疑似缺陷簇中像素点的数量，对核心像素点的灰度值进行修正，从而完成对一个疑似缺陷簇的修正；进而对所有疑似缺陷簇进行修正，得到增强后的淀粉粒图像；对所有所述增强后的淀粉粒图像分别进行处理，从而判断所述待检测淀粉是否存在缺陷，从而判断所述淀粉对应的面团是否存在缺陷；其中，根据灰度值与聚类中心的差异，判断像素点是否为核心像素点，包括：根据灰度值与聚类中心的差异，得到差异度；根据差异度判断像素点是否为核心像素点；其中，计算差异度的公式为： ，其中，为第m个像素点与聚类中心的差异度，为第m个像素点的灰度值，为聚类中心的值，表示标准归一化函数，为该疑似缺陷簇中的像素点总数，为第m个像素点的灰度值与聚类中心的值的差值绝对值，表示乘号。

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