(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211381525.5 (22)申请日 2022.11.07 (71)申请人 山东经发孔府宴 酒业有限公司 地址 272300 山东省济宁市鱼台县滨湖街 道鱼丰南段路西198号 (72)发明人 杨秀丽　王杨阳　张盛飞　吴浩　 凌晨　肖传栋　王福涛　王令玉　 (74)专利代理 机构 济宁仁礼信知识产权代理事 务所(普通 合伙) 37383 专利代理师 周建军 (51)Int.Cl. G06V 10/56(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 20/68(2022.01) (54)发明名称 基于图像数据的荷香大曲质量识别方法 (57)摘要 本发明公开了基于图像数据的荷香大曲质 量识别方法， 涉及图像处理技术领域， 该方法包 括： 获取待检测酒曲表面的HSV图像和灰度图像； 利用HSV图像中像素点的HSV值确定出质量合格 的待检测酒曲； 对质量合格的待检测酒曲的灰度 图像中多个曲胚连通域进行聚类得到多个聚簇； 根据曲胚连通域的每个聚簇中像素点的灰度值 以及像素点与聚簇中心的距离获取曲胚表面的 光滑程度； 利用曲胚连通域中最大频率的灰度值 以及最大频率灰度值包含的像素点数量、 聚簇的 平均灰度值、 曲胚连通域的光滑 程度获取曲胚的 松散程度； 利用曲胚的松散程度对待检测酒曲进 行质量分级， 本发明提高了荷香大曲质量识别的 准确性和效率。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115439663 A 2022.12.06 CN 115439663 A 1.基于图像数据的荷香大曲质量识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取待检测酒曲表面的HSV图像和灰度图像； 利用HSV图像中每 个像素点的HSV值和设定的颜色阈值确定出质量 合格的待检测酒曲； 对合格的待检测酒曲的灰度图像进行连通域分析得到多个曲胚连通域， 利用每个曲胚 连通域中像素点的灰度值对每 个曲胚连通 域中的像素点进行聚类得到多个聚簇； 根据曲胚连通域中每个聚簇中像素点的灰度值以及聚簇中像素点与聚簇中心的距离 获取曲胚连通 域对应的曲胚表面的光滑程度； 获取每个曲胚连通域中的最大频率的灰度值以及曲胚连通域中所有聚簇的平均灰度 值； 利用曲胚连通域中最大频率的灰度值以及最大频率灰度值包含的像素点数量、 聚簇的 平均灰度值以及曲胚连通 域的光滑程度获取曲胚连通 域对应的曲胚的松散程度； 利用每个曲胚的松散程度得到灰度图像中所有曲胚的平均松散程度， 利用所有曲胚的 平均松散程度对待检测酒曲进行质量分级。 2.根据权利要求1所述的基于图像数据的荷香大曲质量识别方法， 其特征在于， 确定出 质量合格的待检测酒曲的步骤 包括： 获取HSV图像中每 个像素点的H值； 若HSV图像 中存在像素点的H值在设定的颜色阈值范围内， 则该图像对应的待检测酒曲 为质量不合格的酒曲； 若HSV图像 中不存在像素点的H值在 设定的颜色阈值范围内， 则该图像对应的待检测酒 曲为质量 合格的酒曲。 3.根据权利要求1所述的基于图像数据的荷香大曲质量识别方法， 其特征在于， 利用每 个曲胚连通域中像素点的灰度值对每个曲胚连通域中的像素点进行聚类得到多个聚簇的 步骤包括： 利用像素点的灰度值对曲胚连通 域中的像素点进行聚类； 将每个曲胚连通域中相同灰度值的像素点聚类为同一个聚簇， 即曲胚连通域中， 每个 灰度值对应一个聚簇 。 4.根据权利要求1所述的基于图像数据的荷香大曲质量识别方法， 其特征在于， 获取曲 胚连通域对应的曲胚表面的光滑程度的公式为： 其中， 表示第 个曲胚连通域对应的曲胚表面的光滑 程度； 表示曲胚连通域中第 个聚簇中的第 个像素点到聚簇中心的距离， 即曲胚连通域中第 个灰度值对应的聚簇中 第 个像素点到聚簇中心的距离； 表示该聚簇中像素点的数量； 表示曲胚连通域中第 个灰度值； 表示曲胚连通域中的最大灰度值； 表示曲胚连通域中的最小灰度值； 为自然常数。 5.根据权利要求1所述的基于图像数据的荷香大曲质量识别方法， 其特征在于， 获取曲权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115439663 A 2胚连通域对应的曲胚的松散程度的公式为： 其中， 表示第 个曲胚连通域对应的曲胚的松散程度； 表示第 个曲胚连通域中聚簇 的数量； 表示第 个曲胚连通域的灰度 值的最大频率， 表示第 个曲胚连通域 中最 大频率的灰度值； 表示曲胚连通域中第 个灰度值； 表示曲胚连通域中的最大灰度 值； 表示曲胚连通域中的最小灰度值； 表示第 个曲胚连通域对应的曲胚表面的光滑 程度； 为自然常数。 6.根据权利要求1所述的基于图像数据的荷香大曲质量识别方法， 其特征在于， 获取曲 胚连通域的每个聚簇中的最大 频率的灰度值的步骤 包括： 获取曲胚连通 域的每个聚簇中每 个灰度值包 含的像素点的数量； 利用聚簇中每个灰度值包含的像素点的数量与聚簇中像素点的总数量的比值得到每 个灰度值在聚簇的频率； 获取曲胚连通 域中每个聚簇的最大 频率对应的灰度值。 7.根据权利要求1所述的基于图像数据的荷香大曲质量识别方法， 其特征在于， 对灰度 图像中每 个曲胚的松散程度求均值得到所有曲胚的平均松散程度。 8.根据权利要求1所述的基于图像数据的荷香大曲质量识别方法， 其特征在于， 利用所 有曲胚的平均松散程度对待检测酒曲进行质量分级的步骤 包括： 若曲胚的平均松散程度大于0小于等于第一松散度阈值， 则曲胚对应的酒曲为优质酒 曲； 若曲胚的平均松散程度 大于第一松散度阈值小于等于第 二松散度阈值， 则曲胚对应的 酒曲为一般酒曲； 若曲胚的平均松散程度大于第二松散度阈值， 则曲胚对应的酒曲为劣质酒曲。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115439663 A 3