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申请/专利权人：陕西圣唐乳业有限公司

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种乳粉质量视觉检测方法及系统，包括：根据乳粉图像获取灰度图像以及HSV图像；根据灰度图像分割出HSV图像中的疑似杂质区域；进一步，获取疑似杂质区域的特征序列以及特征序列对应的参考序列，获取参考序列对于特征序列表征的杂质程度，以及参考序列的重要程度；根据参考序列对于特征序列表征的杂质程度，结合参考序列的重要程度，获取特征序列处于杂质区域的可能性；进一步获取疑似杂质区域为杂质区域的可能性，筛选出杂质区域。本发明通过分析乳粉图像中杂质区域与周围区域之间的差异，从而对乳粉图像中阴影区域与杂质区域进行准确区分，进而提高乳粉质量检测的准确性。

主权项：1.一种乳粉质量视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取乳粉图像对应的灰度图像以及HSV图像；根据灰度图像分割出HSV图像中的疑似杂质区域；根据疑似杂质区域中像素点的梯度方向，将疑似杂质区域分割成若干特征序列，并获取特征序列对应的参考序列；根据特征序列与参考序列在颜色信息上的差异，获取参考序列对于特征序列表征的杂质程度；获取特征序列与参考序列的渐变程度；根据特征序列与特征序列对应的参考序列在渐变程度上的差异，获取参考序列的重要程度；根据每个参考序列对于特征序列表征的杂质程度，结合特征序列的每个参考序列的重要程度，获取特征序列处于杂质区域的可能性；根据疑似杂质区域中所有特征序列处于杂质区域的可能性，获取疑似杂质区域为杂质区域的可能性；根据疑似杂质区域的杂质程度，筛选出杂质区域；所述根据疑似杂质区域中像素点的梯度方向，将疑似杂质区域分割成若干特征序列，并获取特征序列对应的参考序列，包括的具体方法为：对于任意疑似杂质区域，将所有像素点的梯度向量的和作为基准梯度向量，将所述区域的基准梯度向量的方向记为基准方向；过所述区域的中心做一条垂直基准方向的直线，将所述直线在所述区域内的部分作为所述区域的骨架；对于任意疑似杂质区域的骨架上的任意像素点，过所述像素点做垂直于骨架的直线，将骨架的直线中位于所述区域内的部分，记为所述像素点的特征序列，将骨架的直线中不位于所述区域内的部分，记为所述像素点的参考段；对于任意特征序列，以特征序列与参考段之间的交点为起点，将特征序列对应的参考段等分成若干个与特征序列长度相等的序列，将参考段中与特征序列最近的预设数量个序列，作为特征序列的参考序列；所述获取参考序列对于特征序列表征的杂质程度，包括的具体方法为：获取所述特征序列与所述参考序列分别在亮度均值、色调均值以及饱和度均值上的差异；分别记为亮度差异、色调差异以及饱和度差异；将亮度差异比上色调差异与饱和度差异的积，作为参考序列对于特征序列所表征的杂质程度；所述获取特征序列与参考序列的渐变程度，包括的具体方法为：对于任意特征序列中的任意像素点，获取所述像素点的预设邻域范围中所有相邻的像素点在亮度值上的差的均值，作为特征序列中所述像素点的渐变程度；同理，获取参考序列中所有像素点的渐变程度，将参考序列中所有像素点的渐变程度均值，作为参考序列的渐变程度；所述获取参考序列的重要程度，包括的具体方法为：将参考序列中所有像素点的渐变程度方差，作为参考序列的渐变程度的重要程度；将特征序列与特征序列的参考序列在渐变程度上的差异，与参考序列的渐变程度的重要程度之间的比值，作为特征序列的参考序列的重要程度；所述获取特征序列处于杂质区域的可能性，包括的具体方法为：对于任意一个特征序列，将所述特征序列的每个参考序列对于特征序列表征的杂质程度，与特征序列的每个参考序列的重要程度的积，作为特征序列的每个参考序列表征特征序列处于杂质区域的因子，融合特征序列的所有参考序列表征特征序列处于杂质区域的因子，作为所述特征序列处于杂质区域的可能性。

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