CN111879712B - 一种用于花生果的检测装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于花生果的检测装置,通过设置的检测箱、转柱、传送带、第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头的配合使用,分别利用第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头获取第一传送座、第二传送座和第三传送座上花生果的图像,利用图像识别算法获取图像上花生果的颜色,得到颜色特征,将若干个颜色特征组合,得到花生果的颜色信息,获取若干个花生果的长度数据和宽度数据,将若干个花生果的长度数据和宽度数据组合,得到花生果的形态信息;将颜色信息和形态信息组合,得到花生果的特征信息,通过对花生果的颜色信息和形态信息综合考虑,可以有效提高对花生果的检测效果,克服了现有方案中对花生果检测的效果不佳的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及农作物检测技术领域,尤其涉及一种用于花生果的检测装置。
背景技术
花生果是一个传统商品,每年需求量约在10万吨左右。出口花生果主要做为食品原料,在过圣诞节时作为一种吉祥物将花生果挂在松柏树上,或做礼物相互赠送或作烤花生果用。花生系豆科落花生属一年生草本植物,花生原产于美洲的巴西和秘鲁,明末传入我国,至今已有400多年的栽培历史。最早传入我国的是爬蔓的小果花生,现在栽培的大粒种是清末传入山东沿海的烟台、蓬莱一带,后来逐渐广泛推广;食用花生果在国际市场上比较流行的是两仁大花生果;花生果需保持果皮清洁,无尘土和杂质,挑除不熟果、损伤果和破碎果。果皮光滑无麻坑不宜太薄,在烘烤中可减少破碎。
公开号CN111250425A公开了一种花生分拣用检测装置,包括颜色传感器安装架和颜色传感器控制组件,其中,所述颜色传感器控制组件安装在所述颜色传感器安装架上;所述颜色传感器安装架包括中空的第一安装组件、中空的第二安装组件和支撑架,所述第一安装组件和所述第二安装组件平行安装在所述支撑架上,且所述第一安装组件和所述第二安装组件之间存在间隙;所述颜色传感器控制组件包括照明光源、颜色传感器和单片机。该发明的花生分拣用检测装置设置有上下两部分检测部件,可以对花生的上下面都进行检测,提高了检测的准确度。而且采用颜色传感器组件作为检测部件,能够对每一粒花生进行表面颜色的全面检测,且其价格较低,降低了花生分拣系统的成本。存在的缺陷包括:存在花生果运输过程中检测的效果不佳的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于花生果的检测装置,解决的技术问题包括:
如何解决花生果运输过程中检测的效果不佳的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种用于花生果的检测装置,包括检测箱、转柱、传送带、第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头,所述转柱转动连接在检测箱的内部,所述传送带转动连接在若干个转柱的外表面,所述第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头均安装在检测箱的内表面靠近上端的位置,所述第二摄像头位于第一摄像头和第三摄像头之间的位置,所述第一摄像头位于第三摄像头的一侧,所述第一摄像头与检测箱之间连接有第一连接板,所述第二摄像头与检测箱之间连接有第二连接板,所述第三摄像头与检测箱之间连接有第三连接板;
所述检测箱的内表面靠近两侧的位置固定安装有第一连接柱和第二连接柱,所述第一连接柱位于第二连接柱的后方,所述第一连接柱远离检测箱的一端连接有第一照明灯,所述第二连接柱远离检测箱的一端连接有第二照明灯。
进一步的,所述检测箱的外表面靠近前方的位置固定安装有若干个夹环,所述检测箱的外表面靠近后方的位置安装有电动机,所述检测箱的下端安装有支撑座,所述支撑座的下端固定安装有若干个第一支撑柱。
进一步的,所述检测箱的一侧连接有导料管,所述导料管远离检测箱的一侧连接有收纳箱,所述收纳箱的下端固定安装有若干个第二支撑柱。
进一步的,所述传送带的上端靠近中间的位置固定安装有传送夹板,所述传送带的上端靠近两侧的位置固定安装有第一隔离条和第二隔离条,所述传送夹板的上端设置有第一传送座、第二传送座、第三传送座和若干个隔离板,所述第二传送座位于第一传送座和第三传送座之间的位置,所述第一传送座位于第三传送座的一侧,若干个所述隔离板位于第一传送座、第二传送座和第三传送座之间的位置,所述第一传送座、第二传送座和第三传送座的上端均设置有若干个收纳槽。
进一步的,所述检测箱的内部靠近上方的位置设置有数据库、处理器、数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、显示模块和数据传输模块,所述数据库用于存储预设的花生果的信息,所述处理器用于处理数据的计算,所述数据采集模块用于采集传送带上花生果的特征信息,该特征信息包含花生果的颜色信息和形态信息;
所述数据处理模块用于对特征信息进行处理,得到特征处理信息,并将该特征处理信息发送至数据分析模块;
所述数据分析模块用于对特征处理信息进行分析,得到特征分析信息,并发送至显示模块;
所述显示模块用于对特征分析信息进行显示;
所述数据传输模块用于对各个模块之间的数据进行传输。
进一步的,所述数据采集模块用于采集传送带上花生果的特征信息,具体的步骤包括:
S61:分别利用第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头获取第一传送座、第二传送座和第三传送座上花生果的图像;
S62:利用图像识别算法获取图像上花生果的颜色,得到颜色特征,将若干个颜色特征组合,得到花生果的颜色信息;
S63:获取若干个花生果的长度数据和宽度数据,将若干个花生果的长度数据和宽度数据组合,得到花生果的形态信息;
S64:将颜色信息和形态信息组合,得到花生果的特征信息。
进一步的,所述数据处理模块用于对特征信息进行处理,得到特征处理信息,具体的步骤包括:
S71:获取特征信息,将特征信息中的颜色信息设定为颜色数据,并将其标记为YTi,i=1,2,3......n;将特征信息中的形态信息设定为形态数据,并将其标记为TTi,i=1,2,3......n;
S72:将颜色数据通过处理器与数据库中预设的标准颜色数据进行对比,得到颜色对比数据;
S73:利用形态计算式获取花生果的形态值,该形态计算式为:
其中,表示为QHXi表示为花生果的形态值,HCi表示为长度数据中的长度值,HKi表示为宽度数据中的宽度值,α表示为预设的花生果形态因子,该花生果形态因子取值为0.36491;
S74:将形态值通过处理器与数据库中预设的标准形态数据进行对比,得到形态对比数据;
S75:将颜色对比数据与形态对比数据进行组合,得到特征处理信息。
进一步的,所述数据分析模块用于对特征处理信息进行分析,得到特征分析信息,具体的步骤包括:
S81:获取特征处理信息,将特征处理信息中的颜色对比数据标记为YTBi, i=1,2,3......n;将特征处理信息中的形态对比数据标记为TTBi, i=1,2,3......n;
S82:对颜色对比数据进行分析,若颜色对比数据中的颜色特征属于标准形态数据库中的第一颜色检测特征,则生成第一颜色检测数据;若颜色对比数据中的颜色特征属于标准颜色数据库中的第二颜色检测特征,则生成第二颜色检测数据;若颜色对比数据中的颜色特征属于标准颜色数据库中的第三颜色检测特征,则生成第三颜色检测数据;将第一颜色检测数据、第二颜色检测数据和第一颜色检测数据组合,得到颜色分析数据;
S83:对形态对比数据进行分析,若形态对比数据中的形态值属于标准形态数据库中的第一形态检测特征,则生成第一形态检测数据;若形态对比数据中的形态值属于标准形态数据库中的第二形态检测特征,则生成第二形态检测数据;将第一形态检测数据和第二形态检测数据组合,得到形态分析数据;
S84:将颜色分析数据和形态分析数据组合,得到特征分析信息。
与现有方案相比,本发明的有益效果:
本发明公开的各个方面,通过设置的传送带、第一传送座、第二传送座、第三传送座和收纳槽的配合使用,可以将花生果均匀的进行运输,隔离板起到隔离和划分区间的作用,避免花生果之间产生堆积,便于对花生果进行检测,设置的第一照明灯和第二照明灯的配合使用,便于对花生果进行图像采集;
通过设置的检测箱、转柱、传送带、第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头的配合使用,分别利用第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头获取第一传送座、第二传送座和第三传送座上花生果的图像,利用图像识别算法获取图像上花生果的颜色,得到颜色特征,将若干个颜色特征组合,得到花生果的颜色信息,获取若干个花生果的长度数据和宽度数据,将若干个花生果的长度数据和宽度数据组合,得到花生果的形态信息;将颜色信息和形态信息组合,得到花生果的特征信息,通过对花生果的颜色信息和形态信息综合考虑,可以有效提高对花生果的检测效果,克服了现有方案中对花生果检测的效果不佳的缺陷。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明一种用于花生果的检测装置的结构示意图;
图2为本发明中检测箱的侧视截面示意图;
图3为本发明中传送带的俯视结构示意图;
图4为本发明中传送带与隔离板的连接示意图;
图5为本发明一种用于花生果的检测装置的检测流程图。
图中:1、检测箱;2、支撑座;3、第一支撑柱;4、收纳箱;5、导料管; 6、第二支撑柱;7、夹环;8、第一连接板;9、第二连接板;10、第三连接板; 11、第一摄像头;12、第二摄像头;13、第三摄像头;14、转柱;15、传送带; 1501、传送夹板;16、第一连接柱;17、第二连接柱;18、第一照明灯;19、第二照明灯;20、第一隔离条;21、第二隔离条;22、第一传送座;23、第二传送座;24、第三传送座;25、隔离板;26、收纳槽。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1-5所示,一种用于花生果的检测装置,包括检测箱1、转柱14、传送带15、第一摄像头11、第二摄像头12和第三摄像头13,所述转柱14转动连接在检测箱1的内部,所述传送带15转动连接在若干个转柱14的外表面,所述第一摄像头11、第二摄像头12和第三摄像头13均安装在检测箱1的内表面靠近上端的位置,所述第二摄像头12位于第一摄像头11和第三摄像头13之间的位置,所述第一摄像头11位于第三摄像头13的一侧,所述第一摄像头11与检测箱1之间连接有第一连接板8,所述第二摄像头12与检测箱1之间连接有第二连接板9,所述第三摄像头13与检测箱1之间连接有第三连接板10;
所述检测箱1的内表面靠近两侧的位置固定安装有第一连接柱16和第二连接柱17,所述第一连接柱16位于第二连接柱17的后方,所述第一连接柱16远离检测箱1的一端连接有第一照明灯18,所述第二连接柱17远离检测箱1的一端连接有第二照明灯19。
所述检测箱1的外表面靠近前方的位置固定安装有若干个夹环7,所述检测箱1的外表面靠近后方的位置安装有电动机,所述检测箱1的下端安装有支撑座2,所述支撑座2的下端固定安装有若干个第一支撑柱3。
所述检测箱1的一侧连接有导料管5,所述导料管5远离检测箱1的一侧连接有收纳箱4,所述收纳箱4的下端固定安装有若干个第二支撑柱6。
所述传送带15的上端靠近中间的位置固定安装有传送夹板1501,所述传送带15的上端靠近两侧的位置固定安装有第一隔离条20和第二隔离条21,所述传送夹板1501的上端设置有第一传送座22、第二传送座23、第三传送座24和若干个隔离板25,所述第二传送座23位于第一传送座22和第三传送座24之间的位置,所述第一传送座22位于第三传送座24的一侧,若干个所述隔离板25 位于第一传送座22、第二传送座23和第三传送座24之间的位置,所述第一传送座22、第二传送座23和第三传送座24的上端均设置有若干个收纳槽26。
所述检测箱1的内部靠近上方的位置设置有数据库、处理器、数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、显示模块和数据传输模块,所述数据库用于存储预设的花生果的信息,所述处理器用于处理数据的计算,所述数据采集模块用于采集传送带15上花生果的特征信息,该特征信息包含花生果的颜色信息和形态信息;
所述数据处理模块用于对特征信息进行处理,得到特征处理信息,并将该特征处理信息发送至数据分析模块;
所述数据分析模块用于对特征处理信息进行分析,得到特征分析信息,并发送至显示模块;
所述显示模块用于对特征分析信息进行显示;
所述数据传输模块用于对各个模块之间的数据进行传输。
所述数据采集模块用于采集传送带15上花生果的特征信息,具体的步骤包括:
S61:分别利用第一摄像头11、第二摄像头12和第三摄像头13获取第一传送座22、第二传送座23和第三传送座24上花生果的图像;
S62:利用图像识别算法获取图像上花生果的颜色,得到颜色特征,将若干个颜色特征组合,得到花生果的颜色信息;
S63:获取若干个花生果的长度数据和宽度数据,将若干个花生果的长度数据和宽度数据组合,得到花生果的形态信息;
S64:将颜色信息和形态信息组合,得到花生果的特征信息。
所述数据处理模块用于对特征信息进行处理,得到特征处理信息,具体的步骤包括:
S71:获取特征信息,将特征信息中的颜色信息设定为颜色数据,并将其标记为YTi,i=1,2,3......n;将特征信息中的形态信息设定为形态数据,并将其标记为TTi,i=1,2,3......n;
S72:将颜色数据通过处理器与数据库中预设的标准颜色数据进行对比,得到颜色对比数据;
S73:利用形态计算式获取花生果的形态值,该形态计算式为:
其中,表示为QHXi表示为花生果的形态值,HCi表示为长度数据中的长度值,HKi表示为宽度数据中的宽度值,α表示为预设的花生果形态因子,该花生果形态因子取值为0.36491;
S74:将形态值通过处理器与数据库中预设的标准形态数据进行对比,得到形态对比数据;
S75:将颜色对比数据与形态对比数据进行组合,得到特征处理信息。
所述数据分析模块用于对特征处理信息进行分析,得到特征分析信息,具体的步骤包括:
S81:获取特征处理信息,将特征处理信息中的颜色对比数据标记为YTBi, i=1,2,3......n;将特征处理信息中的形态对比数据标记为TTBi, i=1,2,3......n;
S82:对颜色对比数据进行分析,若颜色对比数据中的颜色特征属于标准形态数据库中的第一颜色检测特征,则生成第一颜色检测数据;若颜色对比数据中的颜色特征属于标准颜色数据库中的第二颜色检测特征,则生成第二颜色检测数据;若颜色对比数据中的颜色特征属于标准颜色数据库中的第三颜色检测特征,则生成第三颜色检测数据;将第一颜色检测数据、第二颜色检测数据和第一颜色检测数据组合,得到颜色分析数据;
S83:对形态对比数据进行分析,若形态对比数据中的形态值属于标准形态数据库中的第一形态检测特征,则生成第一形态检测数据;若形态对比数据中的形态值属于标准形态数据库中的第二形态检测特征,则生成第二形态检测数据;将第一形态检测数据和第二形态检测数据组合,得到形态分析数据;
S84:将颜色分析数据和形态分析数据组合,得到特征分析信息。
本发明的工作原理为:分别利用第一摄像头11、第二摄像头12和第三摄像头13获取第一传送座22、第二传送座23和第三传送座24上花生果的图像;
利用图像识别算法获取图像上花生果的颜色,得到颜色特征,将若干个颜色特征组合,得到花生果的颜色信息;其中,图像识别算法可以为公开号 CN103065331B基于空时域边缘和颜色特征关联的目标跟踪方法中公开的图像处理技术方案;花生果的颜色可以为浅黄色、灰色和褐色;
获取若干个花生果的长度数据和宽度数据,将若干个花生果的长度数据和宽度数据组合,得到花生果的形态信息;
将颜色信息和形态信息组合,得到花生果的特征信息;
利用数据处理模块对特征信息进行处理,得到特征处理信息,具体的步骤包括:
获取特征信息,将特征信息中的颜色信息设定为颜色数据;将特征信息中的形态信息设定为形态数据;
将颜色数据通过处理器与数据库中预设的标准颜色数据进行对比,得到颜色对比数据;其中,预设的标准颜色数据包含浅黄色、灰色和褐色数据;
利用形态计算式获取花生果的形态值,该形态计算式为:
其中,表示为QHXi表示为花生果的形态值,HCi表示为长度数据中的长度值,HKi表示为宽度数据中的宽度值,α表示为预设的花生果形态因子,该花生果形态因子取值为0.36491;
将形态值通过处理器与数据库中预设的标准形态数据进行对比,得到形态对比数据;其中,预设的标准形态数据根据花生果的标准长度和宽度进行设定,可以取值为(0,1];
将颜色对比数据与形态对比数据进行组合,得到特征处理信息;
利用数据分析模块对特征处理信息进行分析,得到特征分析信息,具体的步骤包括:
获取特征处理信息,将特征处理信息中的颜色对比数据进行标记;将特征处理信息中的形态对比数据进行标记;
对颜色对比数据进行分析,若颜色对比数据中的颜色特征属于标准形态数据库中的第一颜色检测特征,则生成第一颜色检测数据;若颜色对比数据中的颜色特征属于标准颜色数据库中的第二颜色检测特征,则生成第二颜色检测数据;若颜色对比数据中的颜色特征属于标准颜色数据库中的第三颜色检测特征,则生成第三颜色检测数据;将第一颜色检测数据、第二颜色检测数据和第一颜色检测数据组合,得到颜色分析数据;其中,第一颜色检测特征可以为浅黄色数据,第二颜色检测特征可以为灰色数据,第二颜色检测特征可以为褐色数据,第一颜色检测数据表示检测的花生果正常,第二颜色检测数据表示检测的花生果部分存在异常,第三颜色检测数据表示检测的花生果部分有损坏;
对形态对比数据进行分析,若形态对比数据中的形态值属于标准形态数据库中的第一形态检测特征,则生成第一形态检测数据;若形态对比数据中的形态值属于标准形态数据库中的第二形态检测特征,则生成第二形态检测数据;将第一形态检测数据和第二形态检测数据组合,得到形态分析数据;例如,形态值为0.8,属于标准形态数据库中的第一形态检测特征,第一形态检测特征的取值可以为(0.5,1],则生成第一形态检测数据,表示检测的花生果正常;形态值为0.3,属于标准形态数据库中的第二形态检测特征,第二形态检测特征的取值可以为(0,0.5],则生成第二形态检测数据,表示检测的花生果部分存在异常;
将颜色分析数据和形态分析数据组合,得到特征分析信息。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (4)
1.一种用于花生果的检测装置,其特征在于,包括检测箱(1)、转柱(14)、传送带(15)、第一摄像头(11)、第二摄像头(12)和第三摄像头(13),所述转柱(14)转动连接在检测箱(1)的内部,所述传送带(15)转动连接在若干个转柱(14)的外表面,所述第一摄像头(11)、第二摄像头(12)和第三摄像头(13)均安装在检测箱(1)的内表面靠近上端的位置,所述第二摄像头(12)位于第一摄像头(11)和第三摄像头(13)之间的位置,所述第一摄像头(11)位于第三摄像头(13)的一侧,所述第一摄像头(11)与检测箱(1)之间连接有第一连接板(8),所述第二摄像头(12)与检测箱(1)之间连接有第二连接板(9),所述第三摄像头(13)与检测箱(1)之间连接有第三连接板(10);
所述检测箱(1)的内表面靠近两侧的位置固定安装有第一连接柱(16)和第二连接柱(17),所述第一连接柱(16)位于第二连接柱(17)的后方,所述第一连接柱(16)远离检测箱(1)的一端连接有第一照明灯(18),所述第二连接柱(17)远离检测箱(1)的一端连接有第二照明灯(19);
所述传送带(15)的上端靠近中间的位置固定安装有传送夹板(1501),所述传送带(15)的上端靠近两侧的位置固定安装有第一隔离条(20)和第二隔离条(21),所述传送夹板(1501)的上端设置有第一传送座(22)、第二传送座(23)、第三传送座(24)和若干个隔离板(25),所述第二传送座(23)位于第一传送座(22)和第三传送座(24)之间的位置,所述第一传送座(22)位于第三传送座(24)的一侧,若干个所述隔离板(25)位于第一传送座(22)、第二传送座(23)和第三传送座(24)之间的位置,所述第一传送座(22)、第二传送座(23)和第三传送座(24)的上端均设置有若干个收纳槽(26);
所述检测箱(1)的内部靠近上方的位置设置有数据库、处理器、数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、显示模块和数据传输模块,所述数据库用于存储预设的花生果的信息,所述处理器用于处理数据的计算,所述数据采集模块用于采集传送带(15)上花生果的特征信息,该特征信息包含花生果的颜色信息和形态信息;
所述数据处理模块用于对特征信息进行处理,得到特征处理信息,并将该特征处理信息发送至数据分析模块;
所述数据分析模块用于对特征处理信息进行分析,得到特征分析信息,并发送至显示模块;
所述显示模块用于对特征分析信息进行显示;
所述数据传输模块用于对各个模块之间的数据进行传输;
所述数据采集模块用于采集传送带上花生果的特征信息,具体的步骤包括:
S61:分别利用第一摄像头(11)、第二摄像头(12)和第三摄像头(13)获取第一传送座(22)、第二传送座(23)和第三传送座(24)上花生果的图像;
S62:利用图像识别算法获取图像上花生果的颜色,得到颜色特征,将若干个颜色特征组合,得到花生果的颜色信息;
S63:获取若干个花生果的长度数据和宽度数据,将若干个花生果的长度数据和宽度数据组合,得到花生果的形态信息;
S64:将颜色信息和形态信息组合,得到花生果的特征信息;
所述数据处理模块用于对特征信息进行处理,得到特征处理信息,具体的步骤包括:
S71:获取特征信息,将特征信息中的颜色信息设定为颜色数据,并将其标记为YTi,i=1,2,3......n;将特征信息中的形态信息设定为形态数据,并将其标记为TTi,i=1,2,3......n;
S72:将颜色数据通过处理器与数据库中预设的标准颜色数据进行对比,得到颜色对比数据;
S73:利用形态计算式获取花生果的形态值,该形态计算式为:
;
其中,表示为表示为花生果的形态值,HCi表示为长度数据中的长度值,HKi表示为宽度数据中的宽度值,表示为预设的花生果形态因子,该花生果形态因子取值为0.36491;
S74:将形态值通过处理器与数据库中预设的标准形态数据进行对比,得到形态对比数据;
S75:将颜色对比数据与形态对比数据进行组合,得到特征处理信息。
2.根据权利要求1所述的一种用于花生果的检测装置,其特征在于,所述检测箱(1)的外表面靠近前方的位置固定安装有若干个夹环(7),所述检测箱(1)的外表面靠近后方的位置安装有电动机,所述检测箱(1)的下端安装有支撑座(2),所述支撑座(2)的下端固定安装有若干个第一支撑柱(3)。
3.根据权利要求1所述的一种用于花生果的检测装置,其特征在于,所述检测箱(1)的一侧连接有导料管(5),所述导料管(5)远离检测箱(1)的一侧连接有收纳箱(4),所述收纳箱(4)的下端固定安装有若干个第二支撑柱(6)。
4.根据权利要求1所述一种用于花生果的检测装置,其特征在于,所述数据分析模块用于对特征处理信息进行分析,得到特征分析信息,具体的步骤包括:
S81:获取特征处理信息,将特征处理信息中的颜色对比数据标记为YTBi,i=1,2,3......n;将特征处理信息中的形态对比数据标记为TTBi,i=1,2,3......n;
S82:对颜色对比数据进行分析,若颜色对比数据中的颜色特征属于标准形态数据库中的第一颜色检测特征,则生成第一颜色检测数据;若颜色对比数据中的颜色特征属于标准颜色数据库中的第二颜色检测特征,则生成第二颜色检测数据;若颜色对比数据中的颜色特征属于标准颜色数据库中的第三颜色检测特征,则生成第三颜色检测数据;将第一颜色检测数据、第二颜色检测数据和第一颜色检测数据组合,得到颜色分析数据;
S83:对形态对比数据进行分析,若形态对比数据中的形态值属于标准形态数据库中的第一形态检测特征,则生成第一形态检测数据;若形态对比数据中的形态值属于标准形态数据库中的第二形态检测特征,则生成第二形态检测数据;将第一形态检测数据和第二形态检测数据组合,得到形态分析数据;
S84:将颜色分析数据和形态分析数据组合,得到特征分析信息。
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