權(quán)利要求書： 

1.一種基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口處玉米芯圖像，對所述玉米芯圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到所述玉米芯圖像對應(yīng)的玉米芯邊緣圖像；對玉米芯邊緣圖像中各邊緣像素點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到多個(gè)類別；根據(jù)各類別對應(yīng)的像素點(diǎn)的坐標(biāo)值和方向值得到各類別為噪聲的概率，將噪聲的概率小于等于設(shè)定概率值的類別判定為目標(biāo)邊緣類別，得到多個(gè)目標(biāo)邊緣類別，不同的目標(biāo)邊緣類別對應(yīng)不同的編號(hào)；根據(jù)各目標(biāo)邊緣類別的編號(hào)，將屬于同一玉米芯的目標(biāo)邊緣類別進(jìn)行合并，根據(jù)合并結(jié)果得到為玉米芯邊緣圖像中各玉米芯進(jìn)行編號(hào)；根據(jù)玉米芯邊緣圖像中各玉米芯的編號(hào)判斷玉米芯的堵塞程度；若玉米芯的堵塞程度大于設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，對玉米芯粉碎機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整；所述根據(jù)玉米芯邊緣圖像中各玉米芯的編號(hào)判斷玉米芯的堵塞程度，包括：對于玉米芯邊緣圖像，建立3*3滑窗，得到滑窗內(nèi)所出現(xiàn)過的玉米芯類別編號(hào)的個(gè)數(shù)，將個(gè)數(shù)大于等于2對應(yīng)滑窗中心點(diǎn)的像素點(diǎn)作為各玉米芯交點(diǎn)；對于玉米芯交點(diǎn)對應(yīng)的滑窗，獲取其鄰域像素點(diǎn)所屬于的玉米芯類別個(gè)數(shù)，將個(gè)數(shù)更大的玉米芯類別作為個(gè)數(shù)更小的玉米芯類別的上層玉米芯，得到所有玉米芯交點(diǎn)的上層玉米芯結(jié)構(gòu)；以所有玉米芯為樹的節(jié)點(diǎn)構(gòu)建樹狀數(shù)據(jù)，其中各結(jié)點(diǎn)之間按照上層玉米芯結(jié)構(gòu)，以上層的玉米芯為父節(jié)點(diǎn)，下層玉米芯為子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接；計(jì)算樹中任意兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間路徑的距離值，從多個(gè)距離值中選擇距離值最大所對應(yīng)的路徑，作為兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間的最終路徑；得到由任意兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間最終路徑所組成的數(shù)狀數(shù)據(jù),獲取樹狀數(shù)據(jù)的最大層數(shù)，記為當(dāng)前粉碎機(jī)中玉米芯的堵塞程度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法，其特征在于，所述對玉米芯邊緣圖像中各邊緣像素點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到多個(gè)類別，包括：獲取各邊緣像素點(diǎn)海森矩陣的最小特征值對應(yīng)的特征向量,得到各邊緣像素點(diǎn)在灰度值曲率變化最小的方向；在玉米芯邊緣圖像中,獲取所有邊緣像素點(diǎn)的方向值和坐標(biāo)信息,通過dbscan算法進(jìn)行分類,將坐標(biāo)連續(xù)且方向值相近的邊緣像素點(diǎn)聚為一類,每一類對應(yīng)一個(gè)編號(hào)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法，其特征在于，所述根據(jù)各類別對應(yīng)的像素點(diǎn)的坐標(biāo)值和方向值得到各類別為噪聲的概率，包括：利用如下公式計(jì)算各類別為噪聲的概率：其中，by為某邊緣類別為噪聲的概率，g為該邊緣類別內(nèi)像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，T表示該類別內(nèi)出現(xiàn)的方向值的個(gè)數(shù)， 表示第t個(gè)方向值fx出現(xiàn)次數(shù)占方向值總個(gè)數(shù)的比值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法，其特征在于，所述根據(jù)各目標(biāo)邊緣類別的編號(hào)，將屬于同一玉米芯的目標(biāo)邊緣類別進(jìn)行合并，包括：在各目標(biāo)邊緣類別內(nèi)建立3*3滑窗，通過滑窗內(nèi)所出現(xiàn)的類別編號(hào)，得到各目標(biāo)邊緣類別中各目標(biāo)邊緣像素點(diǎn)在滑窗內(nèi)所擁有的類別編號(hào)；將各邊緣像素點(diǎn)自身所在類別編號(hào)作為第一維數(shù)據(jù)，若對應(yīng)滑窗內(nèi)除自身所在類別編號(hào)之外還出現(xiàn)不同的類別編號(hào)，將對應(yīng)邊緣像素點(diǎn)記為端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)，并將對應(yīng)滑窗內(nèi)除自身所在類別編號(hào)之外出現(xiàn)的不同類別編號(hào)作為第二維度數(shù)據(jù)；遍歷各端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)，尋找第一維度數(shù)據(jù)和第二維度數(shù)據(jù)互為相反數(shù)據(jù)的各端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對，對于任一端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對，若端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對中兩邊緣像素點(diǎn)對應(yīng)的方向的差值小于設(shè)定方向閾值，則判定該端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對中兩邊緣像素點(diǎn)對應(yīng)的目標(biāo)邊緣類別對應(yīng)于同一玉米芯，將該端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對對應(yīng)的目標(biāo)邊緣類別進(jìn)行合并。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法，其特征在于，所述若玉米芯的堵塞程度大于設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，對玉米芯粉碎機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，包括：若玉米芯的堵塞程度大于設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，判定玉米芯粉碎機(jī)發(fā)生堵塞，控制旋轉(zhuǎn)擋板阻擋送帶上的玉米芯進(jìn)入粉碎機(jī)的進(jìn)料口。

說明書： 基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法技術(shù)領(lǐng)域[0001] 本發(fā)明涉及智能控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法。

背景技術(shù)[0002] 玉米芯粉碎機(jī)主要用于加工玉米芯等物料，使用玉米芯粉碎機(jī)所粉碎出來的玉米鋸末有多種用途?，F(xiàn)有技術(shù)中利用傳送帶將玉米芯傳送至玉米芯粉碎機(jī)的進(jìn)料口，利用玉米芯粉碎機(jī)對玉米芯進(jìn)行粉碎時(shí),如果玉米芯粉碎機(jī)的進(jìn)料口處玉米芯塞入過多，則會(huì)導(dǎo)致玉米芯粉碎機(jī)機(jī)器卡頓,加速機(jī)器磨損，如何檢測玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口的進(jìn)料量,以在進(jìn)料口的進(jìn)料量過多時(shí)及時(shí)對玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料進(jìn)行控制,保證玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行，是現(xiàn)有玉米芯粉碎機(jī)生產(chǎn)廠家需要解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容[0003] 為了解決現(xiàn)有玉米芯粉碎機(jī)在對玉米芯進(jìn)行粉碎的過程中無法穩(wěn)定運(yùn)行的問題，本發(fā)明提供了一種基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法的技術(shù)方案，包括以下步驟：[0004] 獲取玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口處玉米芯圖像，對所述玉米芯圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到所述玉米芯圖像對應(yīng)的玉米芯邊緣圖像；[0005] 對玉米芯邊緣圖像中各邊緣像素點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到多個(gè)類別；根據(jù)各類別對應(yīng)的像素點(diǎn)的坐標(biāo)值和方向值得到各類別為噪聲的概率，將噪聲的概率小于等于設(shè)定概率值的類別判定為目標(biāo)邊緣類別，得到多個(gè)目標(biāo)邊緣類別，不同的目標(biāo)邊緣類別對應(yīng)不同的編號(hào)；[0006] 根據(jù)各目標(biāo)邊緣類別的編號(hào)，將屬于同一玉米芯的目標(biāo)邊緣類別進(jìn)行合并，根據(jù)合并結(jié)果得到為玉米芯邊緣圖像中各玉米芯進(jìn)行編號(hào)；[0007] 根據(jù)玉米芯邊緣圖像中各玉米芯的編號(hào)判斷玉米芯的堵塞程度；若玉米芯的堵塞程度大于設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，對玉米芯粉碎機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。[0008] 進(jìn)一步地，所述對玉米芯邊緣圖像中各邊緣像素點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到多個(gè)類別，包括：[0009] 獲取各邊緣像素點(diǎn)海森矩陣的最小特征值對應(yīng)的特征向量,得到各邊緣像素點(diǎn)在灰度值曲率變化最小的方向；[0010] 在玉米芯邊緣圖像中,獲取所有邊緣像素點(diǎn)的方向值和坐標(biāo)信息,通過dbscan算法進(jìn)行分類,將坐標(biāo)連續(xù)且方向值相近的邊緣像素點(diǎn)聚為一類,每一類對應(yīng)一個(gè)編號(hào)。[0011] 進(jìn)一步地，所述根據(jù)各類別對應(yīng)的像素點(diǎn)的坐標(biāo)值和方向值得到各類別為噪聲的概率，包括：[0012] 利用如下公式計(jì)算各類別為噪聲的概率：[0013][0014] 其中，by為某邊緣類別為噪聲的概率，g為該邊緣類別內(nèi)像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),T表示該類別內(nèi)出現(xiàn)的方向值的個(gè)數(shù), 表示第t個(gè)方向值fx出現(xiàn)次數(shù)占方向值總個(gè)數(shù)的比值。[0015] 進(jìn)一步地，所述根據(jù)各目標(biāo)邊緣類別的編號(hào)，將屬于同一玉米芯的目標(biāo)邊緣類別進(jìn)行合并，包括：[0016] 在各目標(biāo)邊緣類別內(nèi)建立3*3滑窗,通過滑窗內(nèi)所出現(xiàn)的類別編號(hào),得到各目標(biāo)邊緣類別中各目標(biāo)邊緣像素點(diǎn)在滑窗內(nèi)所擁有的類別編號(hào)；[0017] 將各邊緣像素點(diǎn)自身所在類別編號(hào)作為第一維數(shù)據(jù),若對應(yīng)滑窗內(nèi)除自身所在類別編號(hào)之外還出現(xiàn)不同的類別編號(hào)，將對應(yīng)邊緣像素點(diǎn)記為端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)，并將對應(yīng)滑窗內(nèi)除自身所在類別編號(hào)之外出現(xiàn)的不同類別編號(hào)作為第二維度數(shù)據(jù)；

[0018] 遍歷各端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)，尋找第一維度數(shù)據(jù)和第二維度數(shù)據(jù)互為相反數(shù)據(jù)的各端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對，對于任一端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對，若端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對中兩邊緣像素點(diǎn)對應(yīng)的方向的差值小于設(shè)定方向閾值，則判定該端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對中兩邊緣像素點(diǎn)對應(yīng)的目標(biāo)邊緣類別對應(yīng)于同一玉米芯，將該端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對對應(yīng)的目標(biāo)邊緣類別進(jìn)行合并。

[0019] 進(jìn)一步地，所述根據(jù)玉米芯邊緣圖像中各玉米芯的編號(hào)判斷玉米芯的堵塞程度，包括：

[0020] 對于玉米芯邊緣圖像，建立3*3滑窗，得到滑窗內(nèi)所出現(xiàn)過的玉米芯類別編號(hào)的個(gè)數(shù)，將個(gè)數(shù)大于等于2對應(yīng)滑窗中心點(diǎn)的像素點(diǎn)作為各玉米芯交點(diǎn)；

[0021] 對于玉米芯交點(diǎn)對應(yīng)的滑窗，獲取其鄰域像素點(diǎn)所屬于的玉米芯類別個(gè)數(shù)，將個(gè)數(shù)更大的玉米芯類別作為個(gè)數(shù)更小的玉米芯類別的上層玉米芯，得到所有玉米芯交點(diǎn)的上層玉米芯結(jié)構(gòu)；

[0022] 以所有玉米芯為樹的節(jié)點(diǎn)構(gòu)建樹狀數(shù)據(jù)，其中各結(jié)點(diǎn)之間按照上層玉米芯結(jié)構(gòu)，以上層的玉米芯為父節(jié)點(diǎn)，下層玉米芯為子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接；

[0023] 計(jì)算樹中任意兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間路徑的距離值，從多個(gè)距離值中選擇距離值最大所對應(yīng)的路徑，作為兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間的最終路徑；得到由任意兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間最終路徑所組成的數(shù)狀數(shù)據(jù),獲取樹狀數(shù)據(jù)的最大層數(shù)，記為當(dāng)前粉碎機(jī)中玉米芯的堵塞程度。

[0024] 進(jìn)一步地，所述若玉米芯的堵塞程度大于設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，對玉米芯粉碎機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，包括：

[0025] 若玉米芯的堵塞程度大于設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，判定玉米芯粉碎機(jī)發(fā)生堵塞，控制旋轉(zhuǎn)擋板阻擋送帶上的玉米芯進(jìn)入粉碎機(jī)的進(jìn)料口。

[0026] 有益效果：通過玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口處玉米芯圖像可以判斷玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口處玉米芯塞入是否過多，鑒于此，本發(fā)明根據(jù)玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口處玉米芯圖像對玉米芯粉碎機(jī)的進(jìn)料口處的玉米芯堵塞程度進(jìn)行判斷，當(dāng)堵塞程度超過設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，即玉米芯進(jìn)料口處發(fā)生堵塞時(shí)，對玉米芯粉碎機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行控制，以免玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口的進(jìn)料量過多導(dǎo)致玉米芯粉碎機(jī)機(jī)器出現(xiàn)卡頓，本發(fā)明能夠保證玉米芯粉碎機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行。

附圖說明[0027] 圖1是本發(fā)明的基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法流程圖。具體實(shí)施方式[0028] 為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行介紹。

[0029] 本實(shí)施例在玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口處設(shè)置旋轉(zhuǎn)擋板，旋轉(zhuǎn)擋板固定在旋轉(zhuǎn)軸上，旋轉(zhuǎn)軸一端與電機(jī)連接，通過電機(jī)可以控制旋轉(zhuǎn)擋板處于兩種狀態(tài)，第一種狀態(tài)可使傳送帶上的玉米芯順利進(jìn)入粉碎機(jī)進(jìn)料口，例如使擋板與進(jìn)料口處料斗壁貼合；第二種狀態(tài)可阻擋傳送帶上的玉米芯進(jìn)入粉碎機(jī)的進(jìn)料口，例如使擋板垂直于玉米芯的進(jìn)料方向。旋轉(zhuǎn)擋板的作用是控制粉碎機(jī)的進(jìn)料量,電機(jī)的控制系統(tǒng)接入玉米芯粉碎機(jī)的控制中心,通過玉米芯粉碎機(jī)的控制中心可以給電機(jī)的控制系統(tǒng)發(fā)送2種控制命令，一種控制命令是使旋轉(zhuǎn)擋板處于原位，使玉米芯順利進(jìn)入粉碎機(jī)進(jìn)料口；另一種命令是使旋轉(zhuǎn)至阻擋位，以阻擋傳送帶上的玉米芯進(jìn)入粉碎機(jī)的進(jìn)料口。對于旋轉(zhuǎn)擋板的工作原理和結(jié)構(gòu)為現(xiàn)有技術(shù)，且本實(shí)施例的目的不在于對旋轉(zhuǎn)擋板的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)進(jìn)行改進(jìn)，只是為了在玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口處出現(xiàn)堵塞時(shí)利用旋轉(zhuǎn)擋板阻擋傳送帶上的玉米芯進(jìn)入粉碎機(jī)的進(jìn)料口而已，因此本實(shí)施例不再對旋轉(zhuǎn)擋板進(jìn)行贅述。

[0030] 本實(shí)施例在粉碎機(jī)進(jìn)料口的正上方設(shè)置相機(jī)用于拍攝進(jìn)料口處玉米芯圖像，將相機(jī)采集的圖像送入粉碎機(jī)的控制中心,粉碎機(jī)的控制中心對圖像進(jìn)行分析，得到粉碎機(jī)當(dāng)前的堵塞程度，粉碎機(jī)根據(jù)堵塞程度給電機(jī)的控制系統(tǒng)發(fā)送不同的控制命令,以實(shí)現(xiàn)對玉米芯粉碎機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制。

[0031] 如圖1所示，本發(fā)明的粉碎機(jī)的控制中心的基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法包括以下步驟：

[0032] （1）獲取玉米芯粉碎機(jī)進(jìn)料口處玉米芯圖像，對所述玉米芯圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到所述玉米芯圖像對應(yīng)的玉米芯邊緣圖像；

[0033] 本實(shí)施例將相機(jī)固定在粉碎機(jī)進(jìn)料口的正上方,拍攝得到粉碎機(jī)的玉米芯進(jìn)料時(shí)的圖片,其中由于相機(jī)和進(jìn)料口位姿固定,在采集得到玉米芯的圖像后,可將進(jìn)料口在圖像中標(biāo)注出來,得到僅含有進(jìn)料口玉米芯的玉米芯圖像。

[0034] 在采集得到玉米芯圖像后,將圖像灰度化,采用canny邊緣算子對玉米芯圖像進(jìn)行檢測,本實(shí)施例設(shè)定canny算子的雙閾值中的低閾值為255,高閾值為255,其中高低閾值為超參數(shù),作為其它實(shí)施方式，可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行調(diào)整。

[0035] 在采用canny算子對玉米芯圖像進(jìn)行邊緣檢測后,可得到玉米芯邊緣圖像。利用canny算法對圖像進(jìn)行邊緣檢測為現(xiàn)有技術(shù)，此處不再贅述。

[0036] （2）對玉米芯邊緣圖像中各邊緣像素點(diǎn)進(jìn)行聚類，得到多個(gè)類別；根據(jù)各類別對應(yīng)的像素點(diǎn)的坐標(biāo)值和方向值得到各類別為噪聲的概率，將噪聲的概率小于等于設(shè)定概率值的類別判定為目標(biāo)邊緣類別，得到多個(gè)目標(biāo)邊緣類別，不同的目標(biāo)邊緣類別對應(yīng)不同的編號(hào)；

[0037] 由于玉米芯本身表面并非光滑,并且canny算子對噪聲比較敏感,所以玉米芯邊緣圖像中玉米芯本身表面還有很多噪聲邊緣像素點(diǎn)，為了排除這些噪聲邊緣像素點(diǎn)的干擾，找出邊緣像素點(diǎn)中真正屬于玉米芯邊緣的邊緣像素點(diǎn)，本實(shí)施例還采用聚類算法去掉噪聲邊緣點(diǎn),具體選用dbscan算法去除噪聲，具體過程如下：

[0038] 考慮到玉米芯邊緣圖像中真正的玉米芯邊緣為連續(xù)邊緣,而玉米芯本身表面不光滑,邊緣檢測結(jié)果多為噪點(diǎn),即使連續(xù)也多為扭曲短邊緣，因此，本實(shí)施例獲取了各邊緣像素點(diǎn)的海森矩陣,其中海森矩陣為一個(gè)2*2矩陣；獲取各邊緣像素點(diǎn)海森矩陣的最小特征值對應(yīng)的特征向量,用于表示像素點(diǎn)在灰度值曲率變化最小的方向 ， 表示第i個(gè)邊緣像素點(diǎn)在灰度值曲率變化最小的方向。

[0039] 在玉米芯邊緣圖像中,獲取所有邊緣像素點(diǎn)的方向值fx和坐標(biāo)信息,通過dbscan算法進(jìn)行分類,將坐標(biāo)連續(xù)且方向值相近的邊緣像素點(diǎn)聚為一類,每一類對應(yīng)一個(gè)編號(hào)；其中各類被去掉的必要性，也即各類為噪聲的概率為:

[0040][0041] 其中，by為某邊緣類別為噪聲的概率，g為該邊緣類別內(nèi)像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),其值越小,當(dāng)前類內(nèi)像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)越少,越可能是噪聲；exp(?g)值越大,該類越可能是噪聲。

[0042] 為信息熵公式,計(jì)算的是該類別內(nèi)所出現(xiàn)方向值的混亂程度。T表示該類別內(nèi)出現(xiàn)的方向值的個(gè)數(shù),t表示對T的遍歷, 表示第t個(gè)方向值fx出現(xiàn)次數(shù)占方向值總個(gè)數(shù)的比值, 越小，說明類內(nèi)各像素點(diǎn)的灰度變化方向越統(tǒng)一，該類就越不可能是噪聲。

[0043] by值越大，越可能是噪聲，設(shè)定閾值byr，byr為一個(gè)超參數(shù)，可由實(shí)施者根據(jù)具體實(shí)施場景進(jìn)行調(diào)整，當(dāng)各類對應(yīng)的by>byr時(shí)，則判定該類為噪聲類，該噪聲類內(nèi)的像素點(diǎn)為噪聲像素點(diǎn)，將玉米芯邊緣圖像中該類內(nèi)的像素點(diǎn)值置為0；當(dāng)各類對應(yīng)的by≤byr時(shí)，則判定該類為目標(biāo)邊緣類別，將目標(biāo)邊緣類別內(nèi)的像素點(diǎn)判定為真正的玉米芯邊緣像素點(diǎn)，并記為目標(biāo)邊緣像素點(diǎn)，保留玉米芯邊緣圖像中by≤byr所對應(yīng)的類內(nèi)像素點(diǎn)的值。

[0044] （3）根據(jù)各目標(biāo)邊緣類別的編號(hào)，將屬于同一玉米芯的目標(biāo)邊緣類別進(jìn)行合并，根據(jù)合并結(jié)果得到為玉米芯邊緣圖像中各玉米芯進(jìn)行編號(hào)；

[0045] 各玉米芯為圓棒狀,即使坐標(biāo)連續(xù)也可能由于方向值變化過大,被分為多個(gè)類別,為了實(shí)現(xiàn)對同一玉米芯的目標(biāo)邊緣類別的合并，本實(shí)施例獲取各類別的端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn),判斷各類別的端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)與相鄰類別的端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)之間方向值的差值，若差值小于方向閾值，則判定對應(yīng)類別屬于同一玉米芯，將對應(yīng)類別進(jìn)行合并。具體過程如下：

[0046] 在各目標(biāo)邊緣類別內(nèi)建立3*3滑窗,通過滑窗內(nèi)所出現(xiàn)的類別編號(hào),得到各目標(biāo)邊緣類別中各目標(biāo)邊緣像素點(diǎn)在滑窗內(nèi)所擁有的類別編號(hào)。將各邊緣像素點(diǎn)自身所在類別編號(hào)作為第一維數(shù)據(jù),若對應(yīng)滑窗內(nèi)除自身所在類別編號(hào)之外還出現(xiàn)不同的類別編號(hào)，將對應(yīng)邊緣像素點(diǎn)記為端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)，并將對應(yīng)滑窗內(nèi)除自身所在類別編號(hào)之外出現(xiàn)的不同類別編號(hào)作為第二維度數(shù)據(jù)。遍歷各端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)，尋找第一維度數(shù)據(jù)和第二維度數(shù)據(jù)互為相反數(shù)據(jù)的各端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對，對于任一端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對，若端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對中兩邊緣像素點(diǎn)對應(yīng)的方向的差值小于設(shè)定方向閾值，則判定該端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對中兩邊緣像素點(diǎn)對應(yīng)的目標(biāo)邊緣類別對應(yīng)于同一玉米芯，將該端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)對對應(yīng)的目標(biāo)邊緣類別進(jìn)行合并。本實(shí)施例中第一維度數(shù)據(jù)和第二維度數(shù)據(jù)互為相反數(shù)據(jù)的兩端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)是指其中一個(gè)端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)的第一維度數(shù)據(jù)是另一個(gè)端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)的第二維度數(shù)據(jù)，且其中一個(gè)端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)的第二維度數(shù)據(jù)是另一個(gè)端點(diǎn)邊緣像素點(diǎn)的第一維度數(shù)據(jù)。各邊緣像素點(diǎn)對應(yīng)的方向在步驟（2）中已進(jìn)行了說明，方向閾值也可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)定，此處不再贅述。

[0047] 通過上述合并過程，同屬于一個(gè)玉米芯的各類別被合并為一個(gè)類別，對合并后的各類別進(jìn)行重新編號(hào)，重新編號(hào)的數(shù)量即為玉米芯的個(gè)數(shù)。

[0048] （4）根據(jù)玉米芯邊緣圖像中各玉米芯的編號(hào)判斷玉米芯的堵塞程度；若玉米芯的堵塞程度大于設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，對玉米芯粉碎機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。

[0049] 對于玉米芯邊緣圖像，建立3*3滑窗,得到滑窗內(nèi)所出現(xiàn)過的玉米芯類別編號(hào)的個(gè)數(shù),將個(gè)數(shù)大于等于2對應(yīng)滑窗中心點(diǎn)的像素點(diǎn)作為各玉米芯類別之間的交點(diǎn),作為各玉米芯交點(diǎn)。

[0050] 對于玉米芯交點(diǎn)對應(yīng)的滑窗,獲取其鄰域像素點(diǎn)所屬于的玉米芯類別個(gè)數(shù),將個(gè)數(shù)更大的玉米芯類別作為個(gè)數(shù)更小的玉米芯類別的上層玉米芯,進(jìn)而得到所有玉米芯交點(diǎn)的上層玉米芯結(jié)構(gòu)。

[0051] 以所有玉米芯為樹的節(jié)點(diǎn)構(gòu)建樹狀數(shù)據(jù),其中各結(jié)點(diǎn)之間按照上層玉米芯結(jié)構(gòu),以上層的玉米芯為父節(jié)點(diǎn),下層玉米芯為子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接。連接后,由于會(huì)出現(xiàn)多個(gè)玉米芯堆疊在一起情況，比如出現(xiàn)a的上層為b,a的上層為c,c的上層為b的情況,所以在以上層玉米芯結(jié)構(gòu)建立起父節(jié)點(diǎn)后,需要進(jìn)行修正。

[0052] 計(jì)算樹中任意兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間路徑的距離值,由于兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間會(huì)有多個(gè)路徑,可得到多個(gè)距離值,從多個(gè)距離值中選擇距離值最大所對應(yīng)的路徑,作為兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間的最終路徑,進(jìn)而得到由任意兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間最終路徑所組成的數(shù)狀數(shù)據(jù),獲取樹狀數(shù)據(jù)的最大層數(shù),表示當(dāng)前粉碎機(jī)中玉米芯的堵塞程度。層數(shù)值越大,說明堆疊的程度越大,越可能發(fā)生堵塞。

[0053] 判斷上述堵塞程度與堵塞程度閾值的大小，若玉米芯的堵塞程度大于設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，判定玉米芯粉碎機(jī)發(fā)生堵塞，需要對玉米芯粉碎機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，即控制旋轉(zhuǎn)擋板阻擋送帶上的玉米芯進(jìn)入粉碎機(jī)的進(jìn)料口；若玉米芯的堵塞程度小于等于設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，判定玉米芯粉碎機(jī)沒有發(fā)生堵塞，無需對玉米芯粉碎機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。堵塞閾值可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)定，此處不再贅述。

[0054] 本實(shí)施例的基于圖像識(shí)別的玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的智能控制方法能夠?qū)τ衩仔痉鬯闄C(jī)的進(jìn)料口處的玉米芯堵塞程度進(jìn)行判斷，當(dāng)堵塞程度超過設(shè)定堵塞程度閾值時(shí)，即玉米芯進(jìn)料口處發(fā)生堵塞時(shí)，對玉米芯粉碎機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行控制，能夠保證玉米芯粉碎機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行。

[0055] 需要說明的是，盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造概念，則可對這些實(shí)施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實(shí)施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。