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申请/专利权人：江苏鹿鹿通食品有限公司

摘要：本发明涉及图像颜色特征分析技术领域，具体涉及一种基于视觉特征的咸鸭蛋产品质量智能检测方法。该方法首先根据分块区域中像素点的灰度值差异，以及分块区域和参考帧图像的灰度值差异，获取分块区域的区域缺陷程度值；进而筛选出分块缺陷区域；根据待分析像素点的局部灰度差异值，待分析像素点所属分块缺陷区域和咸鸭蛋表面图像中像素点之间的灰度值差异，获取待分析像素点的缺陷边缘特征值；进而筛选出各个待分析像素点中的各个真实缺陷边缘像素点，最终确定咸鸭蛋产品质量检测结果。本发明通过细小裂纹缺陷和斑点缺陷同时深入分析，提高缺陷检测的效率和缺陷检测的准确性，改善咸鸭蛋产品质量检测的效果。

主权项：1.一种基于视觉特征的咸鸭蛋产品质量智能检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取咸鸭蛋表面图像和参考帧图像；获取所述咸鸭蛋表面图像的多个分块区域；根据所述分块区域中像素点的灰度值差异，以及分块区域和所述参考帧图像的灰度值差异，获取所述分块区域的区域缺陷程度值；在所述咸鸭蛋表面图像中，根据所有分块区域的区域缺陷程度值，筛选出分块缺陷区域；将分块缺陷区域中的像素点作为待分析像素点；确定待分析像素点在预设周围区域的周围像素点；在待分析像素点的预设周围区域中，根据待分析像素点和周围像素点之间的灰度值差异，获取待分析像素点的局部灰度差异值；根据待分析像素点的局部灰度差异值，待分析像素点所属所述分块缺陷区域和所述咸鸭蛋表面图像中像素点之间的灰度值差异，获取待分析像素点的缺陷边缘特征值；在所述咸鸭蛋表面图像中，根据所有待分析像素点的缺陷边缘特征值，筛选出各个待分析像素点中的各个真实缺陷边缘像素点；在咸鸭蛋表面图像中，根据所有真实缺陷边缘像素点，确定咸鸭蛋产品质量检测结果；所述区域缺陷程度值的获取方法，具体包括：根据区域缺陷程度值公式获取所述区域缺陷程度值，所述区域缺陷程度值公式包括： ；其中，为所述分块区域的所述区域缺陷程度值；为在所述分块区域中，像素点的灰度值的最大值；为在所述分块区域中，像素点的灰度值的最小值；为在所述参考帧图像中，所有像素点的总数量；为在参考帧图像中，第个像素点的灰度值；为在分块区域中，第个像素点的灰度值；为在分块区域中，所有像素点的总数量；为归一化函数；为绝对值符号；所述局部灰度差异值的获取方法，具体包括：在所述待分析像素点的所述预设周围区域中，计算所述待分析像素点的灰度值和所述周围像素点之间的灰度值差值的绝对值，得到所述周围像素点对应的局部特征差异值；计算所述待分析像素点对应所有的周围像素点的所述局部特征差异值的均值，得到待分析像素点的局部灰度差异值。

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