本發(fā)明涉及藥材篩選技術(shù)領(lǐng)域，特別地涉及一種自動(dòng)分級(jí)裝置。

背景技術(shù)：

目前，中藥材鐵皮石斛在經(jīng)過(guò)繁育、種植、收獲以及種植服務(wù)部分收購(gòu)之后，同一由專業(yè)人員依據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)其藥用價(jià)值進(jìn)行甄別，進(jìn)而劃分等級(jí)進(jìn)行市場(chǎng)銷售。但是不同等級(jí)的藥材鐵皮石斛每一個(gè)級(jí)別的價(jià)格會(huì)有少至數(shù)十倍大至數(shù)百倍的價(jià)格差距。此類等級(jí)甄別具有一定的局限性，如：農(nóng)民在種植收獲之后因受經(jīng)驗(yàn)等限制而不做或不能做等級(jí)分揀，不能體現(xiàn)其產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)比較優(yōu)勢(shì)，即產(chǎn)品只能以一類等級(jí)粗放出售，產(chǎn)品價(jià)值不能得到充分體現(xiàn)，農(nóng)民收入依賴“年景”；人工等級(jí)甄別需要專業(yè)人士進(jìn)行分揀，需要額外的人力物力投入，此投入相應(yīng)部分間接由農(nóng)民承擔(dān)；人工甄別受甄別人員的主觀經(jīng)驗(yàn)等影響。

傳統(tǒng)上，對(duì)于藥材鐵皮石斛的幾倍的甄別依據(jù)分成兩類，第一類是化學(xué)方法，從其化學(xué)主要成分分析中判斷藥材鐵皮石斛的有效成分進(jìn)而做出級(jí)別畫風(fēng)；第二類是物理方法，根據(jù)檢測(cè)員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)藥材鐵皮石斛的外觀進(jìn)行判斷后主觀得出結(jié)論。其中在第二類的物理方法中主要是甄別藥材鐵皮石斛的莖干的尺寸、莖干直徑尺寸的均勻度、表面色澤的深淺度、表面黑斑點(diǎn)數(shù)和黑斑的均勻程度等。

由于化學(xué)方法是破壞性的且設(shè)備以及知識(shí)儲(chǔ)備要求較高、所以會(huì)使得通過(guò)化學(xué)方法進(jìn)行藥材鐵皮石斛篩選、分級(jí)會(huì)使得藥材鐵皮石斛的分級(jí)效果出現(xiàn)明顯的偏差。

同樣地，在物理方法中由于檢測(cè)員的經(jīng)驗(yàn)程度不一、每位檢測(cè)員對(duì)于藥材鐵皮石斛的識(shí)別的方案亦不一致，這樣也會(huì)導(dǎo)致使得藥材鐵皮石斛分級(jí)的效果出現(xiàn)明顯的偏差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

一種自動(dòng)分級(jí)裝置，適用于篩選通過(guò)傳輸帶運(yùn)輸?shù)蔫F皮石斛，其中，所述自動(dòng)分級(jí)裝置包括：

分級(jí)單元，所述分級(jí)單元包括：

多個(gè)托盤裝置，用于承載所述鐵皮石斛；

多個(gè)電機(jī)裝置，每個(gè)所述電機(jī)裝置都具有相應(yīng)的所述托盤裝置，每個(gè)所述電機(jī)裝置分別與相應(yīng)的所述托盤裝置相連，每個(gè)所述電機(jī)裝置用于控制對(duì)應(yīng)的所述托盤裝置旋轉(zhuǎn)；

圖像檢測(cè)單元，配置在所述傳送帶的上方，用于檢測(cè)所述鐵皮石斛的種類，并輸出分級(jí)信息；

控制單元，分別連接于所述電機(jī)裝置與所述圖像檢測(cè)裝置，根據(jù)所述檢測(cè)結(jié)果輸出控制指令，所述電機(jī)裝置根據(jù)所述分級(jí)信息控制所述托盤旋轉(zhuǎn)；

當(dāng)所述鐵皮石斛通過(guò)所述傳輸帶運(yùn)送到所述圖像檢測(cè)單元下方時(shí)，所述圖像檢測(cè)單元通過(guò)檢測(cè)所述鐵皮石斛的外觀信息并輸出所述分級(jí)信息，所述控制單元根據(jù)所述分級(jí)信息向所述電機(jī)裝置發(fā)送控制指令，所述電機(jī)裝置根據(jù)所述控制指令控制所述托盤裝置進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。

進(jìn)一步的，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中，所述自動(dòng)分級(jí)裝置還包括多個(gè)回收槽，每個(gè)所述托盤裝置都配置有一相應(yīng)的所述回收槽，每個(gè)所述回收槽配置在相應(yīng)的所述托盤裝置的下方，所述回收槽用于接收相應(yīng)的從所述托盤裝置傾倒出來(lái)的所述鐵皮石斛。

進(jìn)一步的，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中，所述圖像檢測(cè)裝置包括：

相機(jī)裝置，配置在所述傳送帶上方，用于獲取所述鐵皮石斛的所述外觀信息；

判斷組件，與所述相機(jī)裝置相連，用于根據(jù)所述物理的所述圖像輸出所述分級(jí)信息。

進(jìn)一步的，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中，所述判斷組件還包括：

第一計(jì)算模塊，連接所述相機(jī)裝置，用于根據(jù)所述外觀信息輸出圖像定位信息；

第二計(jì)算模塊，連接所述第一計(jì)算模塊和所述相機(jī)裝置，用于根據(jù)所述圖像定位信息和所述外觀信息輸出第一參考信息；

第三計(jì)算模塊，連接所述相機(jī)裝置，用于根據(jù)所述圖像信息輸出第二參考信息；

第四計(jì)算模塊，連接所述相機(jī)裝置，用于根據(jù)所述圖像信息輸出第三參考信息；

第五計(jì)算模塊，分別連接所述第二計(jì)算模塊、所述第三計(jì)算模和所述第四計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述第一參考信息、所述第二參考信息和所述第三參考信息輸出所述分級(jí)信息。

進(jìn)一步的，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中，所述第一計(jì)算模塊包括：

第一標(biāo)定部件，連接所述相機(jī)裝置，用于根據(jù)所述外觀信息分析計(jì)算出圖像定位坐標(biāo)系；

第二標(biāo)定部件，連接所述第一標(biāo)定部件，用于更正所述定位坐標(biāo)系中畸變并輸出所述圖像定位信息。

進(jìn)一步的，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中，所述第二計(jì)算模塊包括：

第一測(cè)定部件，連接所述第一計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述圖像定位信息輸出第一測(cè)定信息；

第二測(cè)定部件，連接所述第一測(cè)定部件，用于根據(jù)所述第一測(cè)定信息計(jì)算出第二測(cè)定信息；

第三測(cè)定部件，連接所述第二測(cè)定部件，用于根據(jù)所述第二測(cè)定輸出第一參考信息。

進(jìn)一步的，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中，所述第三計(jì)算模塊還包括：

第一統(tǒng)計(jì)部件，連接所述第一計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述圖像定位信息統(tǒng)計(jì)出所述第一色值信息；

第二統(tǒng)計(jì)部件，連接所述第一統(tǒng)計(jì)部件，用于根據(jù)所述第一色值信息計(jì)算出所述第二參考信息。

進(jìn)一步的，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中，所述第四計(jì)算模塊還包括：

第三統(tǒng)計(jì)部件，連接所述第一計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述圖像定位信息統(tǒng)計(jì)出第一統(tǒng)計(jì)信息；

第四統(tǒng)計(jì)部件，連接所述第三統(tǒng)計(jì)部件，用于根據(jù)所述第一統(tǒng)計(jì)信息輸出所述第三參考信息。

本技術(shù)方案的有益效果是：通過(guò)圖像識(shí)別的方法能夠快速識(shí)別相應(yīng)的鐵皮石斛的優(yōu)劣，使得分級(jí)效果更佳完善。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，一種實(shí)施例的方法的示意圖。

具體實(shí)施方式

下方將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

需要說(shuō)明的是，在不沖突的情況下，本發(fā)明中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。

下方結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明，但不作為本發(fā)明的限定。

根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，本發(fā)明旨在提供一種識(shí)別效率高的、高效可靠的自動(dòng)分級(jí)裝置，適用于篩選通過(guò)傳輸帶運(yùn)輸?shù)蔫F皮石斛，其中，如圖1所示，自動(dòng)分級(jí)裝置包括：

分級(jí)單元，分級(jí)單元包括：

多個(gè)托盤裝置4，用于承載鐵皮石斛；

多個(gè)電機(jī)裝置6，每個(gè)電機(jī)裝置6都具有相應(yīng)的托盤裝置4，每個(gè)電機(jī)裝置6分別與相應(yīng)的托盤裝置4相連，每個(gè)電機(jī)裝置6用于控制對(duì)應(yīng)的托盤裝置4旋轉(zhuǎn)；

圖像檢測(cè)單元，配置在傳送帶的上方，用于檢測(cè)鐵皮石斛的種類，并輸出分級(jí)信息；

控制單元3，分別連接于電機(jī)裝置6與圖像檢測(cè)裝置，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果輸出控制指令，電機(jī)裝置6根據(jù)分級(jí)信息控制托盤旋轉(zhuǎn)；

當(dāng)鐵皮石斛通過(guò)傳輸帶運(yùn)送到圖像檢測(cè)單元下方時(shí)，圖像檢測(cè)單元通過(guò)檢測(cè)鐵皮石斛的外觀信息并輸出分級(jí)信息，控制單元3根據(jù)分級(jí)信息向電機(jī)裝置6發(fā)送控制指令，電機(jī)裝置6根據(jù)控制指令控制托盤裝置4進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。

具體的，在上述優(yōu)選的實(shí)施例中，每一組分級(jí)單元中包括一個(gè)電機(jī)裝置6和托盤裝置4，電機(jī)裝置6控制托盤裝置4的正逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)。每一個(gè)電機(jī)裝置6具有一個(gè)固定的電機(jī)編碼，圖像檢測(cè)裝置輸出的分級(jí)信息為電機(jī)裝置6的固定電機(jī)編碼，控制信息根據(jù)接收到的分組信息中包括的電機(jī)編碼控制電機(jī)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。

綜上，本發(fā)明的技術(shù)方案中提供了一種自動(dòng)分級(jí)裝置，該裝置通過(guò)相機(jī)識(shí)別鐵皮石斛的優(yōu)劣狀況，解決了現(xiàn)有技術(shù)中依靠人員判斷判斷誤差大、判斷時(shí)間長(zhǎng)、鐵皮石斛分級(jí)速度緩慢等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于鐵皮石斛外觀分級(jí)的高效、高可靠性的效果，在生產(chǎn)生活中實(shí)現(xiàn)了通過(guò)本方案能夠解決鐵皮石斛分級(jí)的最優(yōu)化和效率的最大化，真正意義上實(shí)現(xiàn)了鐵皮石斛分級(jí)的可靠性和高效性，為未來(lái)自動(dòng)化藥品生產(chǎn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

優(yōu)選的，在本發(fā)明優(yōu)選的實(shí)施例中，自動(dòng)分級(jí)裝置還包括多個(gè)回收槽5，每個(gè)托盤裝置4都配置有一相應(yīng)的回收槽5，每個(gè)回收槽5配置在相應(yīng)的托盤裝置4的下方，回收槽5用于接收相應(yīng)的從托盤裝置4傾倒出來(lái)的鐵皮石斛。

具體的，在本發(fā)明上述優(yōu)選的實(shí)施例中，圖像檢測(cè)單元通過(guò)檢測(cè)并確定鐵皮石斛的分級(jí)的級(jí)別，當(dāng)鐵皮石斛通過(guò)傳送帶運(yùn)送到托盤時(shí)，如果鐵皮石斛落入的托盤下方的回收槽5對(duì)應(yīng)的級(jí)別與圖像檢測(cè)單元輸出的級(jí)別一致時(shí)，控制單元3控制電機(jī)裝置6進(jìn)行順時(shí)針旋轉(zhuǎn)，將鐵皮石斛落入下方的回收槽5中；如果鐵皮石斛對(duì)應(yīng)的級(jí)別與托盤對(duì)應(yīng)的回收槽5的級(jí)別不一致時(shí)，則控制單元3控制托盤進(jìn)行逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)將托盤中的鐵皮石斛放入到下一個(gè)托盤中。

優(yōu)選的，在本發(fā)明優(yōu)選的實(shí)施例中，圖像檢測(cè)裝置包括：

相機(jī)裝置1，配置在傳送帶上方，用于獲取鐵皮石斛的外觀信息；

判斷組件2，與相機(jī)裝置1相連，用于根據(jù)物理的圖像輸出分級(jí)信息。

優(yōu)選的，在本發(fā)明優(yōu)選的實(shí)施例中，判斷組件2還包括：

第一計(jì)算模塊，連接相機(jī)裝置1，用于根據(jù)外觀信息輸出圖像定位信息；

第二計(jì)算模塊，連接第一計(jì)算模塊和相機(jī)裝置1，用于根據(jù)圖像定位信息和外觀信息輸出第一參考信息；

第三計(jì)算模塊，連接相機(jī)裝置1，用于根據(jù)圖像信息輸出第二參考信息；

第四計(jì)算模塊，連接相機(jī)裝置1，用于根據(jù)圖像信息輸出第三參考信息；

第五計(jì)算模塊，分別連接第二計(jì)算模塊、第三計(jì)算模和第四計(jì)算模塊，用于根據(jù)第一參考信息、第二參考信息和第三參考信息輸出分級(jí)信息。

具體的，在本發(fā)明上述優(yōu)選的實(shí)施例中，圖像檢測(cè)裝置中包括一相機(jī)裝置1，用于獲取鐵皮石斛的外觀信息，其中相機(jī)裝置1為一種電耦合元件(chargecoupleddevice，ccd)圖像采集器。

具體的，在本發(fā)明上述優(yōu)選的實(shí)施例中，判斷組件2用于根據(jù)外觀信息輸出分級(jí)信息。其中：

第一計(jì)算模塊將采集得到的外觀信息進(jìn)行標(biāo)定，通過(guò)harris算法進(jìn)行角點(diǎn)粗定位，在定位的過(guò)程中利用圖像領(lǐng)域像素點(diǎn)相似性灰度進(jìn)行角點(diǎn)與篩選，然后通過(guò)特征閾值的比較或計(jì)算角點(diǎn)相應(yīng)函數(shù)的值得到角點(diǎn)粗定位值；之后采用forstner算子，通過(guò)興趣值的計(jì)算確定最佳窗口，在最佳窗口內(nèi)實(shí)現(xiàn)角點(diǎn)的精確定位；然后通過(guò)直線約束通過(guò)直線投影約束預(yù)標(biāo)定得到圖像中心點(diǎn)和畸變系數(shù)的精確初始值，之后采用徑向排列約束求解超定方程組得到全部?jī)?nèi)外參數(shù)初始值，最后通過(guò)非線性全局優(yōu)化得到全部的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的精確值，形成圖像定位信息；

第二計(jì)算模塊則是對(duì)鐵皮石斛的莖干邊緣提取以及莖干尺寸、尺寸均勻程度進(jìn)行測(cè)定，然后輸出包含莖干尺寸、尺寸均勻程度的第一參考信息；

第三計(jì)算模塊則是對(duì)鐵皮石斛的顏色表面深淺程度的測(cè)度，將外觀信息進(jìn)行二值圖轉(zhuǎn)換，并對(duì)圖像中鐵皮石斛圖像區(qū)域進(jìn)行rgb每個(gè)顏色分量的統(tǒng)計(jì)和面積計(jì)算，統(tǒng)計(jì)鐵皮石斛圖像區(qū)域各顏色分量、各灰度級(jí)像素個(gè)數(shù)。最終分別統(tǒng)計(jì)出rgb每個(gè)顏色的分量的繪制直方圖，根據(jù)被檢測(cè)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像灰度直方圖的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行表面顏色判定，然后輸出包含有表面顏色信息的第二參考信息；

第四計(jì)算模塊則是對(duì)鐵皮石斛的黑斑點(diǎn)的測(cè)算以及其均勻程度測(cè)算方法，在測(cè)算的過(guò)程中，統(tǒng)計(jì)斑點(diǎn)的數(shù)量，并判斷斑點(diǎn)的分布程度，從而輸出包含斑點(diǎn)信息的第三參考信息；

第五計(jì)算模塊則是根據(jù)上述的第一參考信息、第二參考信息、第三參考信息進(jìn)行綜合分析，通過(guò)諸如判定表格等判定方式對(duì)于第一參考信息、第二參考信息和第三參考信息的內(nèi)容進(jìn)行判定，并將判定方式輸出至分級(jí)單元。

優(yōu)選的，在本發(fā)明優(yōu)選的實(shí)施例中，第一計(jì)算模塊包括：

第一標(biāo)定部件，連接相機(jī)裝置1，用于根據(jù)外觀信息分析計(jì)算出圖像定位坐標(biāo)系；

第二標(biāo)定部件，連接第一標(biāo)定部件，用于更正定位坐標(biāo)系中畸變并輸出圖像定位信息。

具體的，在上述較佳的實(shí)施例中，第一標(biāo)定部件具體地通過(guò)采用harries算法進(jìn)行粗定位計(jì)算，之后利用forstner算子進(jìn)行精確定位，上述方法具體地如下：

考慮到harris算法檢測(cè)時(shí)要計(jì)算檢測(cè)窗口鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)的角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)crf值，涉及到大量的乘法運(yùn)算，嚴(yán)重的影響了算法的檢測(cè)效率，為此在本發(fā)明中對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，即：在不是角點(diǎn)位置的像素點(diǎn)鄰域內(nèi)，由于各點(diǎn)的像素值基本相等，其所對(duì)應(yīng)梯度也很小，而圖像區(qū)域像素相似度是指檢測(cè)窗口中心點(diǎn)的灰度值與其周圍n個(gè)鄰域內(nèi)所有其他像素點(diǎn)灰度值的相似程度，這種相似在本文中采用像素之間的灰度差進(jìn)行衡量。此時(shí)完成了基于harris算法檢測(cè)的初步檢測(cè)。

在采用forstner算法進(jìn)行計(jì)算的方法為：對(duì)圖像中的任何一個(gè)角點(diǎn)，在最佳窗口內(nèi)通過(guò)每個(gè)像元的邊緣直線進(jìn)行加權(quán)中心化，從而獲得角點(diǎn)的定位坐標(biāo)。結(jié)合最佳窗口的灰度協(xié)方差矩陣和roberts梯度，搜索盡可能小的且接近圓誤差的橢圓的點(diǎn)作為角點(diǎn)的最終取值，并將該最終取值作為圖像定位坐標(biāo)系進(jìn)行輸出。

具體的，在上述較佳的實(shí)施例中，相機(jī)采集圖像由于受到畸變的影響，實(shí)際直線在像平面上成的像通常為一曲線。為此本發(fā)明中的第二標(biāo)定部件則將在第一標(biāo)定部件中坐標(biāo)系存在的畸變進(jìn)行去除，從而獲得不存在畸變的圖像定位信息。具體的方法為：通過(guò)分析實(shí)際的投影曲線，可以求出鏡頭的畸變系數(shù)以及圖像的像面中心點(diǎn)坐標(biāo)。之后利用徑向約束條件，將預(yù)標(biāo)定得到的畸變中心和二階徑向畸變系數(shù)代入徑向排列約束標(biāo)定算法方程得到全部?jī)?nèi)外參數(shù)初始值，最后通過(guò)非線性全局優(yōu)化使所有參數(shù)收斂到全局最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)相機(jī)標(biāo)定，即圖像定位信息。

優(yōu)選的，在本發(fā)明優(yōu)選的實(shí)施例中，第二計(jì)算模塊包括：

第一測(cè)定部件，連接第一計(jì)算模塊，用于根據(jù)圖像定位信息輸出第一測(cè)定信息；

第二測(cè)定部件，連接第一測(cè)定部件，用于根據(jù)第一測(cè)定信息計(jì)算出第二測(cè)定信息；

第三測(cè)定部件，連接第二測(cè)定部件，用于根據(jù)第二測(cè)定輸出第一參考信息。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實(shí)施例中，第一測(cè)定部件采用laplace算子對(duì)圖像定位信息計(jì)算從而獲取鐵皮石斛在圖像定位信息中的邊緣信息，即第一測(cè)定信息。由于通過(guò)laplace算子獲取圖像中的邊緣信息的方法已經(jīng)是本領(lǐng)域技術(shù)人員已經(jīng)廣泛采用的技術(shù)手段，為此處于節(jié)約本發(fā)明的說(shuō)明書的篇幅的角度考慮，于此不再進(jìn)行贅述。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實(shí)施例中，第二測(cè)定部件根據(jù)第一測(cè)定信息進(jìn)行hough變換實(shí)現(xiàn)直線段的擬合，由于hough變換時(shí)一種對(duì)偶性變換，因此，能夠?qū)D像中的問(wèn)題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間進(jìn)行解決。為此只需要在第二測(cè)定部件中添加累加器進(jìn)行處理?？紤]到當(dāng)直線接近垂直是計(jì)算量會(huì)大幅度地增加，因此將直線方程采用下式的標(biāo)準(zhǔn)式進(jìn)行表示：

ρ＝xcosθ+ysinθ(1)

通過(guò)上式(1)將直線從(x,y)直角坐標(biāo)系，轉(zhuǎn)換成關(guān)于(ρ,θ)的角坐標(biāo)系進(jìn)行表示，即將圖像空間的點(diǎn)對(duì)應(yīng)新參數(shù)空間(ρ,θ)空間中的一條正弦曲線，檢測(cè)圖像空間中的直線只需要檢測(cè)正弦曲線的交點(diǎn)，對(duì)于參數(shù)(ρ,θ)中所有可能的θ計(jì)算出相應(yīng)的ρ值，然后對(duì)(ρ,θ)累加器進(jìn)行累加，如果累加值大于設(shè)定的閾值的點(diǎn)則認(rèn)為是對(duì)應(yīng)于圖像空間中所要檢測(cè)的直線的參數(shù)。通過(guò)測(cè)定擬合的直線段間的平均距離即可確定莖干尺寸，即第二測(cè)定信息。

具體的，在本發(fā)明上述的較佳實(shí)施例中，第三測(cè)定部件根據(jù)第二測(cè)定信息判斷尺寸的均勻程度，通過(guò)對(duì)第二測(cè)定信息中你和的兩條直線段夾角進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)對(duì)莖干直徑尺寸進(jìn)行多點(diǎn)測(cè)算，從而最終確定尺寸的均勻程度。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實(shí)施例中，第二計(jì)算模塊中輸出的第一參考信息具體的包括：根據(jù)圖像定位信息計(jì)算出鐵皮石斛的莖干尺寸和莖干尺寸的均勻程度。

優(yōu)選的，在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，第三計(jì)算模塊還包括：

第一統(tǒng)計(jì)部件，連接第一計(jì)算模塊，用于根據(jù)圖像定位信息統(tǒng)計(jì)出第一色值信息；

第二統(tǒng)計(jì)部件，連接第一統(tǒng)計(jì)部件，用于根據(jù)第一色值信息計(jì)算出第二參考信息。

具體的，在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，第一統(tǒng)計(jì)部件用于統(tǒng)計(jì)圖像定位信息中的各個(gè)顏色分量各個(gè)灰度級(jí)像素的個(gè)數(shù)，采用的計(jì)算公式如下：

式(2)中fr,i(x,y)、fg,i(x,y)和fb,i(x,y)為像素點(diǎn)(x,y)對(duì)應(yīng)的紅(r)、綠(g)和藍(lán)(b)顏色分量灰度值，下標(biāo)i為設(shè)定的閾值，sr,i、sg,i和sb,i表示在閾值為i的情況下，像素點(diǎn)(x,y)對(duì)應(yīng)的紅(r)、綠(g)和藍(lán)(b)顏色中占據(jù)的顏色灰度的數(shù)值；其中fr,i(x,y)、fg,i(x,y)和fb,i(x,y)值判斷的方法具體為：

由于鐵皮石斛的大小不盡一致，所以在相同攝影條件下所獲得的圖像中鐵皮石斛的面積也不相同，這樣就會(huì)造成不同圖像中鐵皮石斛區(qū)域像素總數(shù)不一致的情況，對(duì)灰度直方圖的直接比較也就不存在意義。為此，以各顏色分量灰度級(jí)像素個(gè)數(shù)與總像素的比值代替各灰度級(jí)統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)，即：

在上式(4)中，tr,i、tg,i和tb,i分別為r、g、b灰度級(jí)像素個(gè)數(shù)與總像素素之間的比值，s為圖像定位信息中鐵皮石斛區(qū)域總像素個(gè)數(shù)。tr,i、tg,i和tb,i對(duì)應(yīng)的結(jié)果即為第一色值信息。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實(shí)施例中，第二統(tǒng)計(jì)部件采用的方法為：對(duì)于統(tǒng)計(jì)出的待檢測(cè)鐵皮石斛各個(gè)顏色分量數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)的鐵皮石斛分量數(shù)據(jù)進(jìn)行均方差計(jì)算，計(jì)算的方式如下：

在式(5)中，tr,i、tg,i和tb,i為待檢測(cè)鐵皮石斛對(duì)應(yīng)的顏色分量(r\g\b)灰度級(jí)像素個(gè)數(shù)；tr,i、tg,i和tb,i為與設(shè)定的顏色分量(r\g\b)的灰度值，即為第二參考信息。

優(yōu)選的，在本發(fā)明較佳的實(shí)施例中，第四計(jì)算模塊還包括：

第三統(tǒng)計(jì)部件，連接第一計(jì)算模塊，用于根據(jù)圖像定位信息統(tǒng)計(jì)出第一統(tǒng)計(jì)信息；

第四統(tǒng)計(jì)部件，連接第三統(tǒng)計(jì)部件，用于根據(jù)第一統(tǒng)計(jì)信息輸出第三參考信息。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實(shí)施例中，第四計(jì)算模塊用于對(duì)鐵皮石斛的黑斑點(diǎn)數(shù)量計(jì)算和均與程度進(jìn)行側(cè)端。其中第三統(tǒng)計(jì)部件用于對(duì)黑斑點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，由于根據(jù)圖像定位信息對(duì)黑斑點(diǎn)數(shù)量的統(tǒng)計(jì)過(guò)程，相對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言是一種成熟的技術(shù)，為此處于節(jié)約篇幅的角度，再次不再對(duì)于統(tǒng)計(jì)黑斑點(diǎn)數(shù)量的方法進(jìn)行說(shuō)明，第一統(tǒng)計(jì)信息即為輸出的黑斑點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實(shí)施例中，第四統(tǒng)計(jì)部件用于對(duì)于鐵皮石斛上黑斑點(diǎn)的均勻程度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，具體步驟如下：

第一步、通過(guò)下式將灰度級(jí)壓縮，以減少計(jì)算量：

上式(6)中，f(x,y)為圖像參數(shù)、lg為選取的壓縮值、l為原灰度級(jí)別。

第二步、采用梯度算子，將梯度圖像的梯度值進(jìn)行壓縮，采用的計(jì)算公式為：

上式(7)中，其中g(shù)(x,y)梯度參數(shù)、gr為選取的壓縮值、g為原梯度級(jí)別。

第三步、定義灰度梯度共生矩陣。

第四部、選取定義灰度梯度共生矩陣的提取紋理特征的系數(shù)，包括但不局限于：角二階矩、慣性矩、熵、逆差矩等，根據(jù)提取的紋理特征系數(shù)并進(jìn)行判斷。

其中，由于定義灰度梯度共生矩陣的方法在本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是一種成熟的技術(shù)，出于本說(shuō)明書節(jié)約篇幅的角度，不再進(jìn)行贅述。同時(shí)，通過(guò)選取灰度梯度共生矩陣提取紋理特征系數(shù)的方法以及判定方法，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)也是一種成熟的技術(shù)，為此出于節(jié)約本說(shuō)明書篇幅的角度考慮，不在詳細(xì)描述提取紋理特征系數(shù)的方法以及判定方法。

以上僅為本發(fā)明較佳的實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的實(shí)施方式及保護(hù)范圍，對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，應(yīng)當(dāng)能夠意識(shí)到凡運(yùn)用本發(fā)明說(shuō)明書及圖示內(nèi)容所作出的等同替換和顯而易見的變化所得到的方案，均應(yīng)當(dāng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。