一种基于机器视觉的螃蟹品质分级方法及系统

本说明书实施例主要涉及螃蟹品质分级，具体为一种基于机器视觉的螃蟹品质分级方法及系统。

背景技术：

1、螃蟹中的河蟹，又名大闸蟹，其肉质鲜美，富含蛋白质、多种维生素和微量元素，营养价值高，是我国重要的名优水产品。随着人们生活质量和消费水平提高，对河蟹等名优水产品需求日增，同时对其品质也提出了更高的要求。因此，快速、准确、无损地进行河蟹品质分级，对满足不同客户群体的需求、梯次化销售、增加蟹农收入具有重要意义。

2、传统的河蟹品质分级方法为人工观察，人工观察方法的劳动强度大、效率低、速度慢，受主观因素影响较大，且一致性差，已经无法满足现代产业与市场发展需求。为此，现有技术提出了基于机器视觉对河蟹品质进行分级的方法。然而，现有的基于机器视觉的河蟹品质分级方法虽然能够大大降低劳动强度、提高品质分级效率，但是存在河蟹品质分级准确度较低的问题。

技术实现思路

1、本说明书实施例针对现有技术存在的问题，提出了一种基于机器视觉的螃蟹品质分级方法及系统，以解决螃蟹品质分级准确度较低的问题。

2、在第一方面，本说明书实施例提供了一种基于机器视觉的螃蟹品质分级方法，包括以下步骤：

3、l1.采集螃蟹的贝壳面图像和腹部面图像；

4、l2.根据贝壳面图像获取螃蟹尺寸数据；

5、l3.根据腹部面图像确定螃蟹性别；

6、l4.获取螃蟹的重量值；

7、l5.根据重量值和螃蟹尺寸数据计算得到螃蟹肥满度值；

8、l6.根据螃蟹肥满度值和螃蟹性别确定螃蟹品质等级。

9、作为优选，l5中，根据重量值和螃蟹尺寸数据并基于公式（1）计算得到螃蟹肥满度值，螃蟹尺寸数据包括螃蟹的头胸甲面积值和螃蟹的头胸甲厚度值；

10、                                     （1）

11、其中，为螃蟹肥满度值，为螃蟹的重量值，为螃蟹的头胸甲面积值，为螃蟹的头胸甲厚度值。

12、作为优选，l2中，根据贝壳面图像获取螃蟹尺寸数据包括以下步骤：

13、l21.基于贝壳面图像并通过yolov5s-seg检测算法提取得到螃蟹的第一头胸甲图像；

14、l22.对第一头胸甲图像进行图像二值化处理以得到第二头胸甲图像；

15、l23.通过模板匹配方法对第二头胸甲图像进行倾斜矫正以得到第三头胸甲图像，第三头胸甲图像中的头胸甲最大左右长度大于头胸甲最大上下宽度；

16、l24.对第三头胸甲图像进行坐标标定以得到第四头胸甲图像，第四头胸甲图像的横坐标设置在头胸甲最大左右长度位置处；

17、l25.对第四头胸甲图像进行区域块划分，并统计第四头胸甲图像中属于头胸甲部位的区域块的数量一；

18、l26.根据区域块的数量一并基于公式（2）计算得到螃蟹的头胸甲面积值；

19、                              （2）

20、其中，为螃蟹的头胸甲面积值，为单个区域块的面积，为区域块的数量一；

21、l27.统计横坐标上属于头胸甲部位的区域块的数量二；

22、l28.根据区域块的数量二并基于公式（3）计算得到螃蟹的头胸甲长度值；

23、                                （3）

24、其中，为螃蟹的头胸甲长度值，为单个区域块的长度，为区域块的数量二；

25、l29.根据螃蟹的头胸甲长度值计算得到螃蟹的头胸甲厚度值。

26、作为优选，l29中，根据螃蟹的头胸甲长度值并基于公式（4）计算得到螃蟹的头胸甲厚度值；

27、                      （4）

28、其中，为螃蟹的头胸甲厚度值，为螃蟹的头胸甲长度值。

29、作为优选，l3中，根据腹部面图像确定螃蟹性别具体包括以下步骤：

30、l31.基于腹部面图像并通过yolov5s-seg检测算法提取得到螃蟹的第一脐部图像；

31、l32.对第一脐部图像进行图像二值化处理以得到第二脐部图像；

32、l33.通过模板匹配方法对第二脐部图像进行倾斜矫正以得到第三脐部图像；

33、l34.根据第三脐部图像中的脐部形状判定螃蟹为雄蟹或雌蟹。

34、在第二方面，本说明书实施例提供了一种基于机器视觉的螃蟹品质分级系统，包括：

35、图像采集模块，用于采集螃蟹的贝壳面图像和腹部面图像；

36、螃蟹尺寸数据获取模块，用于根据贝壳面图像获取螃蟹尺寸数据；

37、螃蟹性别确定模块，用于根据腹部面图像确定螃蟹性别；

38、螃蟹重量获取模块，用于获取螃蟹的重量值；

39、肥满度计算模块，用于根据重量值和螃蟹尺寸数据计算得到螃蟹肥满度值；

40、品质等级确定模块，用于根据螃蟹肥满度值和螃蟹性别确定螃蟹品质等级。

41、作为优选，肥满度计算模块基于公式（1）计算得到螃蟹肥满度值，螃蟹尺寸数据包括螃蟹的头胸甲面积值和螃蟹的头胸甲厚度值；

42、                                     （1）

43、其中，为螃蟹肥满度值，为螃蟹的重量值，为螃蟹的头胸甲面积值，为螃蟹的头胸甲厚度值。

44、作为优选，螃蟹尺寸数据获取模块包括：

45、第一头胸甲图像提取单元，用于基于贝壳面图像并通过yolov5s-seg检测算法提取得到螃蟹的第一头胸甲图像；

46、第二头胸甲图像获取单元，用于对第一头胸甲图像进行图像二值化处理以得到第二头胸甲图像；

47、第三头胸甲图像获取单元，用于通过模板匹配方法对第二头胸甲图像进行倾斜矫正以得到第三头胸甲图像，第三头胸甲图像中的头胸甲最大左右长度大于头胸甲最大上下宽度；

48、第四头胸甲图像获取单元，用于对第三头胸甲图像进行坐标标定以得到第四头胸甲图像，其中第四头胸甲图像的横坐标设置在头胸甲最大左右长度位置处；

49、区域块数量统计单元一，用于对第四头胸甲图像进行区域块划分，并统计第四头胸甲图像中属于头胸甲部位的区域块的数量一；

50、头胸甲面积值计算单元，用于根据区域块的数量一并基于公式（2）计算得到螃蟹的头胸甲面积值；

51、                              （2）

52、其中，为螃蟹的头胸甲面积值，为单个区域块的面积，为区域块的数量一；

53、区域块数量统计单元二，用于统计横坐标上属于头胸甲部位的区域块的数量二；

54、头胸甲长度值计算单元，用于根据区域块的数量二并基于公式（3）计算得到螃蟹的头胸甲长度值；

55、                                （3）

56、其中，为螃蟹的头胸甲长度值，为单个区域块的长度，为区域块的数量二；

57、头胸甲厚度值计算单元，用于根据螃蟹的头胸甲长度值计算得到螃蟹的头胸甲厚度值。

58、作为优选，头胸甲厚度值计算单元基于公式（4）计算得到螃蟹的头胸甲厚度值；

59、                      （4）

60、 其中，为螃蟹的头胸甲厚度值，为螃蟹的头胸甲长度值。

61、作为优选，螃蟹性别确定模块包括：

62、第一脐部图像提取单元，用于基于腹部面图像并通过yolov5s-seg检测算法提取得到螃蟹的第一脐部图像；

63、第二脐部图像获取单元，用于对第一脐部图像进行图像二值化处理以得到第二脐部图像；

64、第三脐部图像获取单元，用于通过模板匹配方法对第二脐部图像进行倾斜矫正以得到第三脐部图像；

65、螃蟹性别判定单元，用于根据第三脐部图像中的脐部形状判定螃蟹为雄蟹或雌蟹。

66、有益效果

67、本说明书实施例的方法及系统，能够基于机器视觉获取螃蟹的背壳面图像并能够通过背壳面图像获取到螃蟹尺寸数据，还能够基于机器视觉获取螃蟹的腹部面图像并能够通过腹部面图像确定螃蟹性别，根据螃蟹尺寸数据以及获取到的螃蟹的重量值能够计算得到螃蟹肥满度值，最终能够根据螃蟹肥满度值和螃蟹性别非常准确地确定螃蟹品质等级。