最邻近点搜索算法，它可以将时间复杂度降 低到 0(l〇g2N)。
[0015] SIFT特征点之间的距离用其描述器的欧几里德距离来表示。SIFT特征匹配是通 过对特征点的描述器进行匹配而实现的。基于K-D树的最邻近法是将已观测到的所有SIFT 特征建立一棵K-D树，并对当前观测到的每个SIFT特征kp，用基于K-D树的最邻近点算法 找到最邻近点kpl和次邻近点kp2。实验表明，如果
越 大，那么kp与kpl匹配的质量就越商。因此如果满足：
则认为kp与kpl匹配，其中A为界于0和1之间的常量。在本文中2 =0.75,这样就排 除了一些匹配误差较大的特征点对。
[0016]SIFT特征应用于蚕蛹检测的最大难题是特征提取和匹配的实时性问题。基于K-D 树的最近邻搜索算法把特征匹配的时间复杂度从〇(.V)降为0(lQg: ，其中N为样本空间 中元素的个数。由于特征提取的时间主要消耗在灰度图像对不同比例高斯核的卷积上，降 低图像分辨率或减小卷积模板的宽度虽然能在一定程度上减少运算，但却以降低正确匹配 率为代价。
[0017]本研究所用CCD摄像头成像技术获取图像，首先进行高斯滤波，经过去噪后的图 像，再根据图像灰度分布特征将采集到的蚕蛹图像进行0TSU法分割，再由分割后蚕蛹区域 尾部的长轴和短轴值比和SIFT特征提取等进行数据融合，通过均值分类判断蚕蛹的性别。 每个蚕蛹的重量数据也可以根据将蚕蛹分段，并加权的方式，计算出个体蚕蛹的重量。
[0018]2蚕蛹雌雄分拣装置 通过1)蚕蛹进料装置，将蚕蛹逐个区分开，落到2)传送带上用过风控装置，将蚕蛹送 到5)的挡板处并通过4)红外探头来检测是否有蚕蛹，如果有触发6)视频识别设备识别装 置中的上下摄像机进行采集图像，6中采用钢化透明玻璃材质，所以，上下均可采集到清晰 的蚕蛹图像，进行图像处理分析后，如果是雄蚕蛹，则机械臂3)推送蚕蛹到8)雄蚕蛹收集 器，否则，通过传送带2)送至7)雌蚕蛹收集器中，如果无法分辨，这通过工控机控制9)拨 片拨至7中右侧，否则拨至左侧，分拣完毕。
[0019]其中，通过机械臂和红外线可以统计出蚕蛹的个数。通过，视频识别装置可以对蚕 蛹的性别进行判别。通过传送带和机械臂可以对其分拣。通过控制板中内嵌的DSP模块灌 写分辨方法。
[0020] 有益效果： (1)信息可追溯：由于对每一批次的蚕蛹可在线统计个数、时间、产地、重量等信息，方 便管理。
[0021] (2)利用率高：电子设备代替人工作业，大大提高工作效率，节约人工成本。
[0022] (3)安全性高：智能设备作业，信息可存储可溯源，也可以应用到网上购物体验 中，蚕蛹的破坏力小。
[0023]【附图说明】： 附图1是蚕蛹雌雄分拣装置 1)蚕蛹进料装置2)传送装置3)机械推手4)红外探头5)挡板6)视频识别设备识别 装置，为透明材质，上下装有摄像机7)雌蚕蛹收集器 8)雄蚕蛹收集器9)分拣拨片10) 微控制器11)显示器 图2蚕蛹图像处理流程图
【具体实施方式】： 1.基于SIFT特征图像的蚕蛹雌雄分拣和计数装置，其组成包括：1)蚕蛹进料装置2) 传送装置3)机械推手4)红外探头5)挡板6)视频识别设备识别装置，为透明材质，上下装 有摄像机7)雌蚕蛹收集器8)雄蚕蛹收集器9)分拣拨片10)微控制器11)显示器等主要 部件组成。
[0024] 2.根据权利要求1所述的基于SIFT特征图像的蚕蛹雌雄分拣和计数装置，其特征 是：所述的微控制器为基于16位CPU处理芯片扩展板。
[0025] 3.根据权利要求1或2所述的基于SIFT特征图像的蚕蛹雌雄分拣和计数装置， 其特征是通过1)蚕蛹进料装置，将蚕蛹逐个区分开，落到2)传送带上用过风控装置，将蚕 蛹送到5)的挡板处并通过4)红外探头来检测是否有蚕蛹，如果有触发6)视频识别设备识 别装置中的上下摄像机进行采集图像，6中采用钢化透明玻璃材质，所以，上下均可采集到 清晰的蚕蛹图像，进行图像处理分析后，如果是雄蚕蛹，则机械臂3)推送蚕蛹到8)雄蚕蛹 收集器，否则，通过传送带2)送至7)雌蚕蛹收集器中，如果无法分辨，这通过微控制器控制 9)拨片拨至7中右侧，否则拨至左侧，分拣完毕。
[0026] 4.根据权利要求1或2或3所述的基于SIFT特征图像的蚕蛹雌雄分拣和计数装 置，其识别分辨控制触发信号由基于面积，尾部长宽比以及SIFT融合技术来触发。
[0027] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 基于SIFT特征图像的蚕蛹雌雄分拣和计数装置，其组成包括：1)蚕蛹进料装置2) 传送装置3)机械推手4)红外探头5)挡板6)视频识别设备识别装置，为透明材质，上下 装有摄像机7)雌蚕蛹收集器8)雄蚕蛹收集器9)分拣拨片10)微控制器11)显示器等主 要部件组成。2. 根据权利要求1所述的基于SIFT特征图像的蚕蛹雌雄分拣和计数装置，其特征是： 所述的微控制器为基于16位CPU处理芯片扩展板。3. 根据权利要求1或2所述的基于SIFT特征图像的蚕蛹雌雄分拣和计数装置，其特征 是通过1)蚕蛹进料装置，将蚕蛹逐个区分开，落到2)传送带上用过风控装置，将蚕蛹送到 5)的挡板处并通过4)红外探头来检测是否有蚕蛹，如果有触发6)视频识别设备识别装置 中的上下摄像机进行采集图像，6中采用钢化透明玻璃材质，所以，上下均可采集到清晰的 蚕蛹图像，进行图像处理分析后，如果是雄蚕蛹，则机械臂3)推送蚕蛹到8)雄蚕蛹收集器， 否则，通过传送带2 )送至7 )雌蚕蛹收集器中，如果无法分辨，这通过微控制器控制9 )拨片 拨至7中右侧，否则拨至左侧，分拣完毕。4. 根据权利要求1或2或3所述的基于SIFT特征图像的蚕蛹雌雄分拣和计数装置，其 识别分辨控制触发信号由基于面积，尾部长宽比以及SIFT融合技术来分辨，计数触发有红 外感应信号完成。
【专利摘要】本发明涉及基于SIFT特征图像的蚕蛹雌雄分拣和计数装置，本发明采用视频的识别分拣装置，较好地解决了人工鉴分蚕蛹容易出现差错，造成雌雄蚕蛹混淆，即造成生产上所说的杂交率降低，蚕种质量下降。蚕蛹性别自动判别可大幅度提高我国雌雄蚕蛹鉴分的劳动效率，缓解制种期劳动力紧张的矛盾，同时能尽力减少雌雄蚕蛹鉴别错误，提高蚕种杂交率，大幅提高我国蚕种质量。本发明通过视频图像处理技术能够自动分拣，识别，还能对机器不能判断的进行再分类，通过低成本、高效率的方式，解决了雌雄蚕蛹的分拣问题。能够节约人力、物力，从而产生巨大的经济效益和社会效益。
【IPC分类】G06M1/272, G06K9/62
【公开号】CN104899595
【申请号】CN201510094468
【发明人】王燕清, 石朝侠
【申请人】哈尔滨理工大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年3月4日