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申请/专利权人：陕西右任故里茯砖茶股份有限公司

摘要：本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及基于图像处理的茯砖茶发花缺陷检测方法及系统，该方法包括：获取茯砖茶表面图像；获取各圆形区域，构建各圆形区域的识别特征向量；根据圆形区域之间的识别特征向量的相似性对各圆形区域进行划分；构建正常金花颗粒的局部分布系数、非正常金花颗粒的偏离系数；获取茯砖茶发花的特征系数；完成茯砖茶发花的缺陷检测。本申请旨在对茯砖茶发花过程的细节特征进行分析，有效增强茯砖茶发花过程缺陷检测的敏锐性和准确性。

主权项：1.基于图像处理的茯砖茶发花缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取茯砖茶表面图像；根据茯砖茶表面图像的圆形特征获取各圆形区域；根据各圆形区域的灰度分布特征获取各圆形区域的识别特征向量；根据各圆形区域与其余圆形区域的识别特征向量之间的相似性对各圆形区域进行划分，获取正常金花颗粒以及非正常金花颗粒；根据正常金花颗粒之间的距离分布获取各正常金花颗粒的局部分布系数；根据各非正常金花颗粒的轮廓特征结合识别特征向量获取各非正常金花颗粒的偏离系数；根据所有正常金花颗粒的局部分布系数以及所有非正常金花颗粒的偏离系数获取茯砖茶发花的特征系数；根据茯砖茶发花的特征系数获取茯砖茶发花的缺陷检测结果；所述根据各圆形区域的灰度分布特征获取各圆形区域的识别特征向量，具体为：采用灰度共生矩阵分别计算各圆形区域的角二阶矩和熵值；统计茯砖茶表面图像中各像素点的灰度值的出现概率，计算各圆形区域中所有像素点所述出现概率的均值，记为各圆形区域的区域灰度概率值；将各圆形区域的半径、角二阶矩、熵值、区域灰度概率值组成的向量作为各圆形区域的识别特征向量；其中，识别特征向量中的元素均为归一化处理后的值；所述获取正常金花颗粒以及非正常金花颗粒，包括：计算任一圆形区域的金花特征识别向量与其他圆形区域金花特征识别向量的相似度；获取与所述任一圆形区域的相似度小于相关阈值的圆形区域个数，当所述圆形区域个数小于预设数量，则将所述任一圆形区域标记为非正常金花颗粒；否则，将所述任一圆形区域标记为正常金花颗粒；所述根据正常金花颗粒之间的距离分布获取各正常金花颗粒的局部分布系数，包括：计算任一正常金花颗粒的中心坐标与其他正常金花颗粒的中心坐标之间的距离，筛选出与所述任一正常金花颗粒的中心坐标距离最接近的前Y个正常金花颗粒，记为所述任一正常金花颗粒的邻近圆形区域；其中，Y表示预设值；将所述任一正常金花颗粒与所有邻近圆形区域的中心坐标距离组成的序列记为距离序列；计算所述距离序列的熵值与方差的乘积，记为距离分布特征；计算所述距离序列各距离值与所述任一正常金花颗粒的半径的差值，将所述距离序列所有元素所述差值的均值记为半径距离差异程度；所述任一正常金花颗粒的局部分布系数与所述半径距离差异程度成指数递减关系，与所述距离分布特征成线性递减关系；所述根据各非正常金花颗粒的轮廓特征结合识别特征向量获取各非正常金花颗粒的偏离系数，具体为：获取各非正常金花颗粒的二值图像，采用图像骨架提取算法获取各非正常金花颗粒二值图像的分支点；统计各非正常金花颗粒二值图像的分支点数量；获取所有非正常金花颗粒所述分支点数量的均值，记为分支数量均值；计算各非正常金花颗粒所述分支点数量与所述分支数量均值的差值，记为分支差异指数；计算所有正常金花颗粒的识别特征向量的均值向量；计算各非正常金花颗粒的识别特征向量与所述均值向量之间的距离，记为向量差异；各非正常金花颗粒的偏离系数与所述分支差异指数、所述向量差异均成递增关系。

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