一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机及应用方法与流程

本发明属于色选机技术领域，具体涉及一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机及应用方法。

背景技术：

目前，色选机已经应用在大米，杂粮，茶叶等多品种原料领域。随着应用范围的不断扩大，色选对象的复杂性和挑选难度也越来越大，对智能高效的色选算法提出了更高要求。

传统的彩色色选方式为：1.通过彩色ccd获取原料图像，操作工点击相关物料中对应的像素点，观察物料颜色rgb或者hsv分量的数值，从而选配对应的色选模式及相对应的色选精度参数；2.仿照单色ccd根据背景和物料灰度色差特性，观察各颜色分量的亮度关系，通过背景或者灯光调节方式，观察波形，加大色差，进行调节。同时，由于现场设备操作人员普遍文化程度不高，对于以上的色选方式普遍感觉操作复杂，不够形象化，不能掌握机器特性，也不能发挥机器色选性能。

技术实现要素：

为解决上述背景技术中提出的问题。本发明提供了一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机及应用方法，能够直观形象的解决上述问题。颜色空间为多维空间结构，可转化为相对应的特征空间。通过对特定颜色样本的选取，模式分类可以实现对给定特征的样本通过分类器来进行分类，综合得出分类器的近似判别函数，即可实现颜色的高效分割，进而表现为色选效果的有效表达。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机，包括分选箱，所述分选箱的上表面中间位置处固定设有滑槽，所述滑槽的一端延伸至所述分选箱的内部，所述滑槽另一端上表面安装有集料斗，所述滑槽底面靠近所述集料斗的下方安装有振动器，所述分选箱的内部开设有第一容腔，所述分选箱的底端内部安装有后镜头图像采集，所述分选箱的下表面固定设有第一出料斗，所述分选箱靠近所述第一出料斗的一侧安装有第二出料斗，所述分选箱的顶端外侧壁固定设有包括上位机和下位机的人机界面操作系统，所述分选箱的顶端内部安装有前镜头图像采集，所述前镜头图像采集的内部开设有第二容腔，所述前镜头图像采集的内部底面固定设有镜头，所述前镜头图像采集靠近所述镜头的顶部安装有连接件，所述前镜头图像采集靠近所述连接件的顶部安装有ccd图像传感器，所述ccd图像传感器的顶部设有ccd信号处理板，所述ccd信号处理板和所述连接件固定连接，所述分选箱靠近所述人机界面操作系统的一端外侧壁安装有路由器，所述分选箱的内部靠近所述滑槽的上方固定设有前背景板，所述分选箱靠近所述前背景板的下方固定设有前分选照明，所述分选箱的内部靠近所述滑槽的下方安装有后分选照明，所述后分选照明的下方设有后背景板，所述后背景板和所述分选箱固定连接，所述振动器、所述前镜头图像采集、所述ccd图像传感器、所述ccd信号处理板、前分选照明和所述后分选照明均与所述人机界面操作系统信号连接，所述振动器、所述人机界面操作系统、所述前镜头图像采集、所述ccd图像传感器、所述ccd信号处理板、前分选照明和所述后分选照明均与外部电源电性连接。

优选的，还包括驱动电路板、高速喷阀、信号处理模块和气路输出，所述驱动电路板安装在所述分选箱上，所述信号处理模块固定连接在所述分选箱上，所述分选箱的一侧固定设有所述高速喷阀，所述高速喷阀的一侧固定设有所述气路输出。

优选的，所述驱动电路板、所述高速喷阀、所述信号处理模块和所述气路输出信号连接。

本发明还提供一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机的应用方法，包括如下步骤：

物料从顶部的振动器下落，沿滑槽加速下行到分选观察区，在照明系统的照射下，由后镜头图像采集、前镜头图像采集进行图像采集，通过人机界面操作系统可观察显示待分选的物料图片，并进行相关图像数据的分析和整理，并在此基础上根据颜色空间的不同配置，计算出合适的分类器，根据仿真结果确定相关参数，传输给算法执行模块，进而得到判别结果，传递给执行机构，高速喷阀，实现物料的分选。

物料从顶部的振动器下落，沿滑槽加速下行到分选观察区，在照明系统的照射下，由后镜头图像采集、前镜头图像采集进行图像采集，通过人机界面操作系统可观察显示待分选的物料图片，并进行相关图像数据的分析和整理，并在此基础上根据颜色空间的不同配置，计算出合适的分类器，根据仿真结果确定相关参数，传输给算法执行模块，进而得到判别结果，传递给执行机构，高速喷阀，实现物料的分选。

进一步的，图像采集实现的步骤流程如下：

s1、开始；

s2、触发和刷新；

s3、捕捉；

s4、供料；

s5、选取存储位置；

s6、捕捉结束；

s7、验证。

进一步的，

s1中：选取相对应区域，可以自定义该区域为好料或者坏料；选取物料局部区域相同颜色获取roi区域；调节颜色阈值大小，可调节和选取类似的拾取点阈值距离，调节区域阈值，可实现在拾取区域的大小；

s2中：根据可能的相关设置对选取区域进行特征提取或选择并为接下来的分类器的实现提供可能的数据接口；

s3中：根据色选的需求选择单类分类器；

s4中：以提取到的特征值输入到分类器进行训练，自动得到最优分类模型及参数，并发送给下位机，同时，提供仿真及可视化分析功能；

s5中：由下位机fpga进行物料的识别和剔除，上位机提供一到两个参数进行调节以实现差异化选别，增强其泛化能力，通过对比算法验证区，能通过调节灵敏度来实现对所定义物料的差异化调节。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

物料从顶部的振动下落，沿滑槽加速下行到分选观察区，在照明系统的照射下，由前后图像采集系统进行图像采集，通过人机界面可观察显示待分选的物料图片，并进行相关图像数据的分析和整理。并在此基础上根据颜色空间的不同配置，计算出合适的分类器，根据仿真结果确定相关参数，传输给算法执行模块，进而得到判别结果，传递给执行机构高速喷阀，实现物料的分选。

随着色选设备应用的范围越来越广，色选对象的复杂性和挑选难度也越来越大，本发明实现对采样图像采用左右图对照，直观的样本选取和定义，随时选择分类器，能够实时明确仿真确定结果；采用颜色空间的方法来实现对采样物料图像对应分布分析，对输入物料所表现出来的颜色特征一目了然，易于分类器的设计；采用单一灵敏度调节法，可扩展性更好，更便于操作，对操作人员的要求更低。

本发明提供一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机及应用方法，能够直观形象的解决上述问题。颜色空间为多维空间结构，可转化为相对应的特征空间。通过对特定颜色样本的选取，模式分类可以实现对给定特征的样本通过分类器来进行分类，综合得出分类器的近似判别函数，即可实现颜色的高效分割，进而表现为色选效果的有效表达。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明的结构示意图；

图2为本发明中的分选箱结构示意图；

图3为本发明的系统结构示意图；

图3-1为本发明中的图像获取结构示意图；

图3-2为本发明中的图像采集流程图；

图3-3为本发明中的分类器仿真验证图；

图3-4为本发明中调节灵敏度对比仿真结果图；

图3-5为本发明中仿真操作流程图；

图4-1为本发明r-g特征空间示意图；

图4-2为本发明r-b特征空间示意图；

图4-3为本发明b-g特征空间示意图；

图4-4为本发明b-g特征空间示意图；

图中：1、分选箱；2、滑槽；3、集料斗；4、振动器；5、后镜头图像采集；6、第一出料斗；7、第二出料斗；8、人机界面操作系统；9、前镜头图像采集；10、镜头；11、连接件；12、ccd图像传感器；13、ccd信号处理板；14、路由器；15、前背景板；16、前分选照明灯；17、后分选照明灯；18、后背景板；19、驱动电路板；20、高速喷阀；21、信号处理模块；22、气路输出。

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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

请参阅图1-2，本发明提供以下技术方案：一种融合颜色空间的模式分类系统的色选机，包括分选箱1，所述分选箱1的上表面中间位置处固定设有滑槽2，所述滑槽2的一端延伸至所述分选箱1的内部，所述滑槽2另一端上表面安装有集料斗3，所述滑槽2底面靠近所述集料斗3的下方安装有振动器4，所述分选箱1的内部开设有第一容腔，所述分选箱1的底端内部安装有后镜头图像采集5，所述分选箱1的下表面固定设有第一出料斗6，所述分选箱1靠近所述第一出料斗6的一侧安装有第二出料斗7，所述分选箱1的顶端外侧壁固定设有人机界面操作系统8，所述分选箱1的顶端内部安装有前镜头图像采集9，所述前镜头图像采集9的内部开设有第二容腔，所述前镜头图像采集9的内部底面固定设有镜头10，所述前镜头图像采集9靠近所述镜头10的顶部安装有连接件11，所述前镜头图像采集9靠近所述连接件11的顶部安装有ccd图像传感器12，所述ccd图像传感器12的顶部设有ccd信号处理板13，所述ccd信号处理板13和所述连接件11固定连接，所述分选箱1靠近所述人机界面操作系统8的一端外侧壁安装有路由器14，所述分选箱1的内部靠近所述滑槽2的上方固定设有前背景板15，所述分选箱1靠近所述前背景板15的下方固定设有前分选照明16，所述分选箱1的内部靠近所述滑槽2的下方安装有后分选照明17，所述后分选照明17的下方设有后背景板18，所述后背景板18和所述分选箱1固定连接，所述振动器4、所述前镜头图像采集9、所述ccd图像传感器12、所述ccd信号处理板13、前分选照明16和所述后分选照明17均与所述人机界面操作系统8信号连接，所述振动器4、所述人机界面操作系统8、所述前镜头图像采集9、所述ccd图像传感器12、所述ccd信号处理板13、前分选照明16和所述后分选照明17均与外部电源电性连接。

具体的，还包括驱动电路板19、高速喷阀20、信号处理模块21和气路输出22，所述驱动电路板19安装在所述分选箱1上，所述信号处理模块21固定连接在所述分选箱1上，所述分选箱1的一侧固定设有所述高速喷阀20，所述高速喷阀20的一侧固定设有所述气路输出22。

具体的，所述驱动电路板19、所述高速喷阀20、所述信号处理模块21和所述气路输出22信号连接。

一种应用方法，包括如下步骤：

待实现的智能化功能为：上位机获取物料图像并显示，操作人员根据物料图片，人工少量选取物料区域，识别系统自动提取相关特征，设计合适的分类器，自动确定分类模型及相关参数，进而通过仿真分析优化。

具体图像采集实现的步骤流程如下图3-2所示：

s1、开始；

s2、触发和刷新；

s3、捕捉；

s4、供料；

s5、选取存储位置；

s6、捕捉结束；

s7、验证。

上述过程已经实现完成对上位机获取物料图像并显示和保存，上位机获取采集的图像并显示，并提供保存图片和图像放大、缩小、定位等功能；如图3-1所示，具体见图3-3所示，左边图像操作拾取区可实现对应功能；

1、选取相对应区域，可以自定义该区域为好料或者坏料。选取物料局部区域相同颜色获取roi区域；图3-3所示，图示左边显示区域可实现图像的放大、缩小、定位和获取像素点功能；调节颜色阈值大小，可调节和选取类似的拾取点阈值距离，调节区域阈值，可实现在拾取区域的大小。

2、根据可能的相关设置对选取区域进行特征提取或选择并为接下来的分类器的实现提供可能的数据接口；

3、根据色选的需求选择单类分类器；

4、以提取到的特征值输入到分类器进行训练，自动得到最优分类模型及参数，并发送给下位机，同时，提供仿真及可视化分析等功能；具体过程见图3-4所描述；

5、由下位机fpga进行物料的识别和剔除，上位机提供一到两个参数进行调节以实现差异化选别，增强其泛化能力，见图3-4差异化选别，通过对比图3-3的算法验证区，能通过调节灵敏度来实现对所定义物料的差异化调节。

颜色空间为多维空间结构，本发明采用二维空间结构分析法，对采集的图像，转化为相对应的二维特征空间：r-g，g-b，r-b三种类别的可实际操作的特征空间。采用上述的算法实现方式，通过对采样物料的颜色样本的选取，定义拾取区域为好料或者坏料，根据拾取的定义样本，选取相应的二维特征空间，本文的模式分类器，可以实现对上述给定特征的样本，通过该分类器可实现对样本进行单一分类保留或去除识别，经过多样本选取和设定，可实现多分类识别效果，综合得出该分类器的近似判别函数，即可实现颜色的高效分割，进而表现为色选效果的有效表达，具体的见下图4-1，图4-2，图4-3。

图4-1为上图3-3所用物料的r-g特征空间的表达；依据图3-3拾取的采样图像的样本，此样本的特征，表现为，可设计出一种类似于上述图4-1中的椭圆分类器来实现对选取的图像样本的高效表达，可直观有效的分别出所拾取的样本集合。

同理，图4-2为上图3-3所用物料的r-b特征空间的表达；依据图3-3拾取的采样图像的样本，也同样可设计出一种类似于上述图4-2中的圆形分类器来实现对选取的图像样本的高效表达，比较图4-2和图4-1，实际在使用的时候，采用图4-2所实现的分类器，其泛化能力要强于图4-1。

同理，图4-3为上图3-3所用物料的b-g特征空间的表达；依据图3-3拾取的采样图像的样本，也同样可设计出一种类似于上述图4-3中的分类器来实现对选取的图像样本的高效表达，比较图4-3、图4-2和图4-1，实际在使用的时候，采用图4-3所实现的分类器，其泛化能力要强于图4-2和图4-1所设计的分类器。

考虑颜色分选中较多的场合为单一颜色集中去除(多类分别剔除)或保留的思想。此处探讨通过诸如四边形的方式确定待去除或保留的区域的边界实现方式及图形示意，如下图4-4所示，样本特征空间同上图4-3，对比图4-4内的分类器，若采用一种类似三角形的实现方式来作为分类器，对比上述图4-3、图4-2和图4-1，此种方式，能表现出最优的分类结果。

为了增强识别系统的泛化能力，提升系统的鲁棒性，可设置区域边界的调节精度，及边界曲线坐标的同进同缩，圆形的半径等作为灵敏度的设置。

随着色选设备应用的范围越来越广，色选对象的复杂性和挑选难度也越来越大，本发明实现对采样图像采用左右图对照，直观的样本选取和定义，随时选择分类器，能够实时明确仿真确定结果；采用颜色空间的方法来实现对采样物料图像对应分布分析，对输入物料所表现出来的颜色特征一目了然，易于分类器的设计；采用单一灵敏度调节法，可扩展性更好，更便于操作，对操作人员的要求更低。

本发明提供一种直观的融合颜色空间的模式分类系统，能够直观形象的解决上述问题。颜色空间为多维空间结构，可转化为相对应的特征空间。通过对特定颜色样本的选取，模式分类可以实现对给定特征的样本通过分类器来进行分类，综合得出分类器的近似判别函数，即可实现颜色的高效分割，进而表现为色选效果的有效表达。

本发明，色选机的整机结构示意图1；整机主体结构主要组成部分有：供料系统，包括集料斗3、振动器5、滑槽2组成；照明系统，包括后分选箱照明17、前分选箱照明16、后背景板18、前背景板15；图像采集系统，包括前后镜头图像采集(结构)9和5，图像采集机构包括镜头10、ccd图像传感器12、(机械)连接件11、ccd信号处理板13；喷射器驱动执行机构，包括由高速喷阀20、驱动电路板19和气路输出22组成；输出分料机构包括坏料输出口即第二出料斗7和好料输出口即第一出料斗6组成；人机界面操作系统8为安卓系统平板电脑，包括上位机和下位机，对应软件程序实现整机参数的调整和内部算法仿真运行。

人机界面操作系统8固定于分选箱1前门上，后镜头图像采集5和前镜头图像采集9固定于分选箱1内，图像传输信号通过网线连接到信号处理模块块21，驱动电路板19和信号处理模块21采用多针插座对插的方式连接，路由器14固定分选箱1额侧面，通过网线和信号处理模块21连接，驱动电路板19根据数据信号实现对高速喷阀20的驱动。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。