Application of the color segmentation method at the feed mixture uniformity determination task | Применение метода цветовой сегментации в задаче определения однородности кормосмеси

英语. The aim of the study is to determine the correct way to process digital information obtained from USB endoscopes when evaluating the uniformity of the feed mixture simultaneously for several components in real time. The stirring quality of the mixture is determined using machine vision techniques to analyze images obtained in an opaque bulk medium using a ring illuminator endoscope. The endoscope is mounted in a cylindrical protective box with a transparent end glass (the optical endoscope axis and the cylinder axis coincide). To analyze each image, a binary mask highlighting only the image's informative part is constructed meaning the image's part from which light flares from the ring illuminator and the protective box's glass outside area are excluded. Next, these colors average values of the stock image corresponding to the recognized mixture components are calculated, and then the number of pixels closest in terms of the Euclidean metric to earmarked color clusters corresponding to the number of mixture components is determined. The color numerical characteristic is specified by the RGB channels or Lab color representations. It is shown that in case of a multi-component mixture working with the Lab space gives better results as compared to the RGB space. An estimation of the error of the color segmentation method in determining the number of pixels corresponding to a particular color cluster is given. It is shown that the morphological operation of removing image's connected areas reduces the number of "false" pixels in the color cluster. In the future, the obtained results will be brought into the program for determining the distribution uniformity of combined feed components.

俄语. Цель исследования- определить корректный способ обработки цифровой информации, полученной с USB-эндоскопов, при проведении оценки однородности кормосмеси одновременно по нескольким компонентам в режиме реального времени. Качество перемешивания смеси определяется с использованием методов машинного зрения для анализа изображений, полученных в непрозрачной сыпучей среде с помощью эндоскопа с кольцевым осветителем. Эндоскоп монтируется в цилиндрическом защитном боксе с прозрачным торцевым стеклом (оптическая ось эндоскопа и ось цилиндра совпадают). Для анализа каждого изображения строится бинарная маска, выделяющая на изображении только информативную часть, под которой понимается та часть изображения, из которой исключены засветки от кольцевого осветителя и область за пределами стекла защитного бокса. Далее вычисляются средние значения цветов на шаблонном изображении, соответствующих распознаваемым компонентам смеси, после чего определяется число пикселей, наиболее близких по евклидовой метрике к выделенным цветовым кластерам, соответствующих числу компонентов смеси. Численная характеристика цвета задается каналами цветовых представлений RGB или Lab. Показано, что в случае многокомпонентной смеси работа с пространством Lab дает лучшие результаты по сравнению с пространством RGB. Дается оценка погрешности метода цветовой сегментации при определении числа пикселей, соответствующих тому или иному цветовому кластеру. Показано, что использование морфологической операции удаления связных областей на изображении уменьшает число "ложных" пикселей в цветовом кластере. В дальнейшем полученные результаты будут внесены в программу по определению равномерности распределения компонентов комбикорма.