一种果蔬脱水液面检测方法及装置

专利主权项内容

1.一种果蔬脱水液面检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集腌渍环节每一时刻果蔬的灰度图像；对每一时刻的灰度图像进行增强，得到每一时刻的第一增强图像；对所有时刻的灰度图像中同一个位置的像素点进行增强，得到每一时刻的灰度图像中该位置的像素点的第二增强灰度值；将每一时刻的灰度图像中所有像素点的第二增强灰度值构成每一时刻的第二增强图像；根据每一时刻的第一增强图像以及第二增强图像确定每一时刻的最终增强图像；根据每一时刻的最终增强图像确定每一时刻果蔬析出水分的液面高度；所述对所有时刻的灰度图像中同一个位置的像素点进行增强，得到每一时刻的灰度图像中该位置的像素点的第二增强灰度值，包括的具体步骤如下：获取所有时刻的灰度图像中同一个位置的像素点的灰度直方图，对该位置的像素点的灰度直方图进行直方图均衡化，得到每一时刻的灰度图像中该位置的像素点的第二增强灰度值；所述获取所有时刻的灰度图像中同一个位置的像素点的灰度直方图，包括的具体步骤如下：对于所有时刻的灰度图像中同一个位置的像素点，根据该位置的像素点在不同时刻的灰度图像中对应的所有灰度值绘制该位置的像素点的灰度直方图，灰度直方图的横轴为灰度值，纵轴为该位置的像素点在所有时刻的灰度图像中对应的不同灰度值的频率；所述对该位置的像素点的灰度直方图进行直方图均衡化，得到每一时刻的灰度图像中该位置的像素点的第二增强灰度值，包括的具体步骤如下：对于所有时刻的灰度图像中同一个位置的像素点的灰度直方图中每个灰度值，获取每个灰度值的频率阈值，根据每个灰度值的频率阈值对灰度直方图进行调整，得到调整之后的灰度直方图；对调整之后的灰度直方图进行直方图均衡化，得到每一时刻的灰度图像中该位置的像素点的第二增强灰度值；所述获取每个灰度值的频率阈值，包括的具体步骤如下：其中，表示第/>个位置的像素点的灰度直方图中第/>个灰度值的频率阈值；/>表示第个位置的像素点的灰度直方图中第/>个灰度值在所有灰度图像的该位置第/>次出现时所在的灰度图像对应的时刻的索引；/>表示第/>个位置的像素点的灰度直方图中第/>个灰度值在所有灰度图像的该位置出现的总次数；/>表示所有灰度图像对应的时刻中最新的时刻的索引；/>表示第/>个位置的像素点的灰度直方图中第/>个灰度值的频率；/>表示以自然常数为底的对数函数；/>表示超参数；所述根据每一时刻的最终增强图像确定每一时刻果蔬析出水分的液面高度，包括的具体步骤如下：利用神经网络检测每一时刻的果蔬析出水分的液面，神经网络的具体内容如下：神经网络采用RNN循环神经网络；神经网络的输入为每一时刻的最终增强图像；神经网络的输出为每一时刻果蔬析出水分的液面高度；神经网络的训练集为历史的腌渍环节中的每一时刻果蔬的最终增强图像，标签为每一时刻果蔬的最终增强图像对应的果蔬析出水分的液面高度，由人为在历史的腌渍环境中实际测量获得；神经网络的损失函数采用均方差损失；将每一时刻的最终增强图像输入到训练好的神经网络中，输出每一时刻果蔬析出水分的液面高度。