(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210934486.0 (22)申请日 2022.08.04 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114994102 A (43)申请公布日 2022.09.02 (73)专利权人 武汉钰品研生物科技有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区两湖大道东民族大道331号福成 综合楼6楼6 06室 (72)发明人 付云洁　 (74)专利代理 机构 深圳信科专利代理事务所 (普通合伙) 44500 专利代理师 陈亮 (51)Int.Cl. G01N 23/04(2018.01)G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 20/68(2022.01) 审查员 彭倩筠 (54)发明名称 基于X光的食品异 物无痕快速 检测方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及基 于X光的食品异物无痕快速检测方法， 该方法包 括： 获取堆叠食品在X光透射下的待检测图像， 对 待检测图像中的非异物的像素点进行聚类， 获取 每个聚类的灰度均值和灰度混乱程度， 获取正常 食品图像的最大灰度差值， 并获取每个聚类关于 正常食品图像的最大灰度差值对应的调整值， 获 取聚类内每个像素点的梯度值， 并获取梯度值中 突变的梯度值对应的初始边缘像素点， 对初始边 缘像素点进行边缘检测得到初始边缘线， 根据模 板匹配的方法获取每个食品的准确边缘， 确定窗 口内的完全包含异物的准确边缘对应的食品， 本 发明方法实现了准确对异物进行定位， 提高筛除 效率。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114994102 B 2022.10.25 CN 114994102 B 1.基于X光的食品异 物无痕快速检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取堆叠食品在X光透射下的待检测图像； 获取待检测图像中异物， 并对属于异物的像素点进行标记， 获取包含异物的窗口， 对窗 口内的未 标记的像素点进行聚类； 获取每个聚类中像素点的灰度均值， 获取每个聚类对应的信息熵， 并将信息熵作为对 应聚类的灰度混乱程度； 获取单个正常食品图像的最大灰度差值， 根据每个聚类对应的灰度均值及灰度混乱程 度获取每个聚类关于最大灰度差值对应的调整值， 其中， 计算每个聚类关于最大灰度差值 对应的调整值的公式： 式中， 表示聚类关于最大 灰度差值对应的调整值； 表示第 个聚类内的像素点的灰度均值； 表示双曲正切函数； 表示第 个聚类的信息熵； 根据最大灰度差值、 每个聚类关于最大灰度差值对应的调整值及每个像素点的灰度值 获取该聚类内每个像素点的梯度值， 将多个梯度值中突变的梯度值对应的像素点作为食品 的初始边 缘像素点； 根据最大灰度差值、 每个聚类关于最大灰度差值对应的调整值及每个像素点的灰度值 获取该聚类内每个像素点的梯度值的步骤包括： 以窗口内的第一个像素点为起点获取滑 窗； 其中， 滑窗的移动方向为窗口内的每行或者每列像素方向； 根据 滑窗的移动方向对窗口 内的像素点的灰度值进行遍历获取每个聚类内每个像素点的梯度值； 当滑窗移动至窗口内 的每个聚类时， 根据该聚类对应的关于最大灰度差值的调整值以及单个正常食品图像的最 大灰度差值 获取该聚类内像素点的灰度变化量； 根据该聚类内像素点的灰度变化量及每个 像素点的灰度值获取该聚类内像素点的梯度值， 其中， 计算每个聚类内每个像素点的梯度 值的公式： 式中， 表示窗口内第 行像素中的像素点 的梯度值； 表示窗口内第 行像素中的像素点 的灰度值； 表示窗口内第 个聚类关于最大 灰度差值对应的调整值； 表示单个正常食品图像的最大 灰度差值； 表示窗口内第 个聚类内像素点灰度差值的变化 量； 根据单个食品的边缘特征对所有初始边缘像素点进行边缘检测得到窗口内的所有初 始边缘线；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114994102 B 2对所有初始边缘线进行模板匹配获取窗口内的每个食 品的准确边缘， 确定窗口内的完 全包含异物的准确边 缘对应的食品。 2.根据权利要求1所述的基于X光的食品异物无痕快速检测方法， 其特征在于， 以异物 的形心为圆心， 设定窗口半径， 获取圆形的窗口。 3.根据权利要求1所述的基于X光的食品异物无痕快速检测方法， 其特征在于， 获取每 个聚类对应的信息熵的步骤 包括： 获取每个聚类内的所有灰度级； 并获取每 个灰度级对应的像素点个数； 根据每个聚类内的所有灰度级及每个灰度级对应的像素点个数计算每个聚类对应的 信息熵。 4.根据权利要求1所述的基于X光的食品异物无痕快速检测方法， 其特征在于， 获取单 个正常食品图像的最大 灰度差值的步骤 包括： 获取单个正常食品图像的灰度直方图； 根据灰度直方图获取 单个食品图像的在X光透射下的灰度范围； 根据灰度范围获取最大 灰度差值。 5.根据权利要求1所述的基于X光的食品异物无痕快速检测方法， 其特征在于， 对每个 聚类对应的灰度均值及灰度混乱程度进行欧几里得转换得到关于最大灰度差值对应的调 整值。 6.根据权利要求1所述的基于X光的食品异物无痕快速检测方法， 其特征在于， 根据单 个食品的形状对所有初始边缘像素点进行边缘检测得到窗口内的所有初始边缘线的步骤 包括： 获取单个食品的边 缘特征； 根据单个食品的边 缘特征获取对应的边 缘检测算法； 利用食品对应的边缘检测算法对所有初始边缘像素点进行边缘检测得到窗口内的所 有初始边 缘线。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114994102 B 3