具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种农产品生产用计量检测方法，农产品生产用计量检测方法包括以下步骤：

步骤S1：调节摄像机3的快门为1/520s，在CCFL光源的光照环境下，使用帧速为22FPS连接采集66帧清晰的背景图像；

步骤S2：对所获取的背景图像进行灰度处理；

步骤S3：采用适应值函数fitness来评价灰度图像处理的质量，适应值越大，说明图像增强效果越好；

步骤S4：选取合适的滤波窗口，计算窗口里的像素的中值，进行边缘的检测；

步骤S5：采用小波变换的方法进行图像的融合；

步骤S6：根据角点特征检测，进行裂纹检测。

具体的，如图1所示，步骤S2具体为：

步骤S21：首选运用高斯混合模型对输入图像的灰度直方图进行建模；

步骤S22：然后采用高斯混合模型中的高斯成分的脚垫来分割灰度直方图；

步骤S23：根据输入图像直方图取件经粒子群优化得到的参数，将各区间灰度值转换到合适的输出区间，从而生成增强后的灰度图像。

本实施例具体为：角点特征检测，Harris角点检测Harris角点算子通过图像窗口平移在各个方向上产生灰度变化E(u，v)：

E(u，v)＝[u，v]Mu；

式中，[u，v]为局部微小的变化量，M为Harris角点检测二阶矩阵；

Harris角点检测通过计算图像的响应值R，R＝detM-k(traceM)，同时设定R阀值，并在领域内进行非最大值抑制计算出局部最大值点，从而确定出位置空间上的角点；

图像尺度空间表达式为L(x，y)＝G(x，y)I(x，y)；

式中：G(x，y)＝122e-(x2+y2)22，其中I(x，y)为输入图像。

具体的，如图1所示，步骤S5具体为：

步骤S51：利用小波分解的方向性，对不同方向的高频分量具有不停分辨率的视觉特性，获得视觉效果更好的融合图像；

步骤S52：使用高频滤波器将低频部分的数据全部滤除，保持高频部分的信息不变；最后经过小波变换得到高频分量部分的图像。

具体的，如图1所示，S4具体为：

步骤S41：首先选取合适的滤波窗口，计算窗口里的像素的中值；

步骤S42：然后将中心像素加权后再进行中值寻找操作。

具体的，如图1所示，步骤S6中，角点特征检测，Harris角点检测Harris角点算子通过图像窗口平移在各个方向上产生灰度变化。

具体的，如图1所示，农产品生产用计量检测装置包括：

图像获取模块，用于调节摄像机3的快门为1/520s，在CCFL光源的光照环境下，使用帧速为22FPS连接采集66帧清晰的背景图像；

灰度图像处理模块，用于运用高斯混合模型对输入图像的灰度直方图进行建模，并采用高斯混合模型中的高斯成分的脚垫来分割灰度直方图，最后根据输入图像直方图取件经粒子群优化得到的参数，将各区间灰度值转换到合适的输出区间，从而生成增强后的灰度图像；

本实施例具体为：每个粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值，以及一个表达其运动方向和距离的速度适量；

因而设粒子i具有位置矢量：

X_i＝{X_i1，X_i2…X_in}；

速度矢量：

V_i＝{V_i1，V_i2…V_in}；

根据粒子目前位置以及发现的最优位置Z，粒子群发现的全局最优位置Y，并通过迭代算法找到粒子的最优解：

V_i(t+1)＝αV_i(t)+c₁β₁[Z-X_i(t)]+c₂β₂[Y-X_i(t)]；

X_i(t+1)＝X_i(t)+V_i(t+1)；

式中，i是迭代步数，α∈[0，1]是惯性因子，用来表示粒子上一步的飞行速度对本步速度的影响，c₁、c₂是加速系数，用来调节粒子向局部最优位置和全局最优飞行的速度，取合适的值能够使粒子加快收敛且不易先入局部最优，通常去c₁＝c₂＝2，β₁和β₂是介于0，1之间的随机数。

图像质量评价模块，采用适应值函数fitness来评价灰度图像处理的质量，适应值越大，说明图像增强效果越好；

本实施例具体为：适应值函数fitness为：

fitness＝EI_θ[F_ρ+3C]+F_δ；

其中，影响适应值的参数图像的方差F_ρ、信息伤E、像素差别F_δ、信噪改变量I_θ以及紧致度C。

边缘检测模块，选取合适的滤波窗口，计算窗口里的像素的中值，进行边缘的检测；

本实施例具体为：首先选取合适的滤波窗口，计算窗口里的像素的中值，将中心像素加权后再进行中值寻找操作：

m_∈＝median{x₁，x₂…wx₁…x_n}；

x₁是滤波窗口里像素的灰度，n为窗口中像素的个数，w是中心像素的权重。

图像融合模块，采用小波变换的方法进行图像的融合，利用小波分解的方向性，对不同方向的高频分量具有不停分辨率的视觉特性，获得视觉效果更好的融合图像，使用高频滤波器将低频部分的数据全部滤除，保持高频部分的信息不变，最后经过小波变换得到高频分量部分的图像；

裂纹检测模块，根据角点特征检测，进行裂纹检测。

本实施例具体为：在CCFL光源的光照环境下，使用帧速为22FPS连接采集66帧清晰的背景图像，CCFL光源具有价格低、发热量低、发光效率高以及色彩还原性好等优点，能够降低图像中阴影所造成的影响程度，使得背景图像的鲁棒性好，对种子的摆放位置要求低，接着，运用高斯混合模型对输入图像的灰度直方图进行建模并，采用高斯混合模型中的高斯成分的脚垫来分割灰度直方图，还根据输入图像直方图取件经粒子群优化得到的参数，将各区间灰度值转换到合适的输出区间，从而生成增强后的灰度图像，被粒子群优化后的参数能够确保输入图像各区域得到适当的处理，采用适应值函数fitness来评价灰度图像处理的质量，适应值越大，说明图像增强效果越好，筛选出增强效果较好的图像，选取合适的滤波窗口，计算窗口里的像素的中值，进行边缘的检测，有效地提高了边缘检测准确性，极大地降低了计算量，取得较好的效果，并利用小波分解的方向性，对不同方向的高频分量具有不停分辨率的视觉特性，获得视觉效果更好的融合图像，使用高频滤波器将低频部分的数据全部滤除，保持高频部分的信息不变，最后经过小波变换得到高频分量部分的图像，最后进行高精度裂纹检测，在农产品生产中，通过获取样品中，含有裂纹的种子在样品中的占比。

具体的，如图2所示，一种农产品生产用计量检测装置还包括工作台1，工作台1上固定连接有支撑架2，支撑架2的底部设置有摄像机3，并且工作台1顶部对应摄像机3的位置处还滑动连接有载物平台6，载物平台6的底部通过滑行连接座11与平滑组件9的顶部固定连接，载物平台6顶部对应载物平台6外围的位置处还滑动连接有补光灯7，补光灯7的顶部卡接有升降组件10，升降组件10的底端还卡接在工作台1的顶部，补光灯7的顶部还卡接有限位组件8，限位组件8的底端固定连接在工作台1的顶部，工作台1的前侧设置有计算机5，计算机5的侧方位还设置有图像采集卡4。

具体的，如图4所示，限位组件8包括第一滑行连接套801，第一滑行连接套801卡接在补光灯7的顶部，第一滑行连接套801内套接有第一滑行连接轴802，第一滑行连接轴802的底端固定连接在工作台1的顶部。

具体的，如图2所示，滑行连接座11开设于工作台1顶部所开设的滑行连接槽12内，平滑组件9包括第二滑行连接轴901，第二滑行连接轴901的一端通过支撑弹簧904与工作台1内侧的端面固定连接，第二滑行连接轴901的另一端固定连接有被动凸头903，第二滑行连接轴901的表面还套接有第二滑行连接套902，第二滑行连接套902卡接在工作台1的侧端面上。

具体的，如图5所示，升降组件10包括螺纹筒101，螺纹筒101内螺纹连接有定位螺杆104，定位螺杆104的底端固定连接有第一转接轴102，第一转接轴102的表面套接有第一轴承103，第一轴承103卡接在工作台1的顶部。

本实施例具体为：根据种子的表面反光度以及种子的大小，拨动定位螺杆104通过第一转接轴102在第一轴承103内发生转动，在扭力以及螺纹咬合力的共同作用效果下，便会利用螺纹筒101带动补光灯7通过第一滑行连接轴802在第一滑行连接套801内进行相应的升降动作，然后将待检测样品放置在载物平台6上，辅以支撑弹簧904的弹力效果，然后，通过被动凸头903拉动第二滑行连接轴901在第二滑行连接套902内进行相应的伸缩动作，进而能够使种子平复在载物平台6上，有效保证了摄像机3所获种子图像的有效面积。

具体的，如图7所示，升降组件10包括螺纹筒101，螺纹筒101内螺纹连接有定位螺杆104，定位螺杆104的底端固定连接有第一转接轴102，第一转接轴102的表面套接有第一轴承103，第一轴承103卡接在工作台1的顶部，被动凸头903的前侧设置有敲击组件13，敲击组件13包括主动凸头131，主动凸头131背离被动凸头903的一面与杠杆132的一端固定连接，杠杆132的另一端设置有防滑纹133，杠杆132的侧端面上固定连接有凸型连接座134，凸型连接座134位于固定座136的内侧，固定座136的内侧壁上固定连接有住第二转接轴135，第二转接轴135的表面套接有第二轴承138，第二轴承138卡接在凸型连接座134端面上所开设的转接槽137内，第二转接轴135的表面套接有扭力弹簧139，扭力弹簧139的一端固定连接在第二转接轴135的表面，第二转接轴135的另一端固定连接在转接槽137内侧的端面上。

工作原理：使用时，根据种子的表面反光度以及种子的大小，拨动定位螺杆104通过第一转接轴102在第一轴承103内发生转动，在扭力以及螺纹咬合力的共同作用效果下，便会利用螺纹筒101带动补光灯7通过第一滑行连接轴802在第一滑行连接套801内进行相应的升降动作，然后将待检测样品放置在载物平台6上，辅以支撑弹簧904的弹力效果，然后，通过被动凸头903拉动第二滑行连接轴901在第二滑行连接套902内进行相应的伸缩动作，进而能够使种子平复在载物平台6上，有效保证了摄像机3所获种子图像的有效面积，在CCFL光源的光照环境下，使用帧速为22FPS连接采集66帧清晰的背景图像，CCFL光源具有价格低、发热量低、发光效率高以及色彩还原性好等优点，能够降低图像中阴影所造成的影响程度，使得背景图像的鲁棒性好，对种子的摆放位置要求低，接着，运用高斯混合模型对输入图像的灰度直方图进行建模并，采用高斯混合模型中的高斯成分的脚垫来分割灰度直方图，还根据输入图像直方图取件经粒子群优化得到的参数，将各区间灰度值转换到合适的输出区间，从而生成增强后的灰度图像，被粒子群优化后的参数能够确保输入图像各区域得到适当的处理，采用适应值函数fitness来评价灰度图像处理的质量，适应值越大，说明图像增强效果越好，筛选出增强效果较好的图像，选取合适的滤波窗口，计算窗口里的像素的中值，进行边缘的检测，有效地提高了边缘检测准确性，极大地降低了计算量，取得较好的效果，并利用小波分解的方向性，对不同方向的高频分量具有不停分辨率的视觉特性，获得视觉效果更好的融合图像，使用高频滤波器将低频部分的数据全部滤除，保持高频部分的信息不变，最后经过小波变换得到高频分量部分的图像，最后进行高精度裂纹检测，在农产品生产中，通过获取样品中，含有裂纹的种子在样品中的占比，去除了常规多尺度角点算法检测破损特征存在的冗余点，有效提高了多尺度下种子破损特征定位准确度，降低了迭代计算的时间复杂度，通过有效的计量检测，能够确定样品种子的发芽率。

以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。