CN120009131A - 一种颗粒物检测方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本说明书提供一种颗粒物检测方法、装置及系统，该方法通过相对设置的两个相机拍摄自由下落的颗粒物的图像，基于这两个相机拍摄的图像进行异色检测；在异色检测的过程中发现了有些杂质贯通颗粒物的情况下，容易导致杂质颗粒被重复计数，因此提出了将两个相机拍摄图像的异色检测结果进行重复检测；在重复检测的过程中，将设置在下面的相机在当前周期所拍摄的图像与设置在上方的相机在当前周期、上一周期的图像分别比对，考虑到了同一颗粒可能会出现于在下相机当前周期拍摄的图像与在上相机上一周期拍摄的图像中的情况，使得计算结果更为准确；两个相机所拍摄的图像分别进行异色识别，相互之间不干扰，可以通过两个线程实现快速识别，提高检测效率。

Description

一种颗粒物检测方法、装置及系统

技术领域

本申请涉及检测技术领域，特别涉及一种颗粒物检测方法、装置及系统。

背景技术

热塑性颗粒状树脂(例如聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、抗冲击聚苯乙烯(PS-I)、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)、苯乙烯-丙烯腈(SAN)、乙烯-乙酸乙烯酯(EVAC)等，或者其改性颗粒状塑料)具有更好的力学性能和化学耐腐蚀性、更高的使用温度、高强度和硬度、机械性能(优异的断裂韧性和损伤容限)、优良的耐疲劳性能、能够模塑成型复杂几何形状和结构、可调的导热性、可回收性、在恶劣环境的稳定性好、可重复成型、可焊接和修补等特点。因此热塑性颗粒状树脂被广泛应用于人类生活工作的方方面面。

石油化工行业对于塑料颗粒的外观质量有着严格的标准要求。例如，石油化工行业标准《SH/T 1541.1-2019塑料颗粒外观试验方法》(以下简称1541标准)中，对缺陷外观进行了分类定义：

1、黑粒：整颗粒子可见部分为黑色或深褐色的粒子；

2、黑斑粒：除黑粒外，目视可见黑色或深褐色斑点的颗粒；

3、色粒：除黑粒、黑斑粒和树脂应有的颜色外其它颜色的粒子；

4、大粒：尺寸大于5mm的筛余粒子，以及两颗及两颗以上粒子粘连的各种类型的连粒和细长粒子；

5、小粒：尺寸小于2mm的筛余粒子，包括碎屑和碎粒；

6、蛇皮粒：形似蛇皮的带状树脂；

7、拖尾粒：因切粒不良产生的带锥角或毛刺的粒子；

8、絮状物：棉絮团状、纤维丝状或具有一定宽度的带状树脂。

进一步，以上塑料颗粒外观缺陷可分为三大类：

1、异色类：黑粒、黑斑粒、色粒，也就是树脂应有的颜色外的其它颜色的粒子；

2、尺寸类：大粒、小粒，也就是过筛尺寸大于5mm和小于2mm的塑料颗粒；

3、形状类：蛇皮粒、拖尾粒、絮状物，也就是塑料颗粒原有外形以外的异常形状。

除分类定义外，1541标准中给出目测法检测步骤：“将1000g树脂粒料经试验用套筛筛出定义中规定的大粒、小粒。之后，最多在10min的时间内，用镊子拣出1000g粒料中的其他各类粒子，并分类统计(1个塑料颗粒的重量约为0.025g，1000g塑料颗粒的数量约为4万个)”。

在实际应用中，热塑性颗粒状树脂经常被直接本色展示在使用者面前，为了减少颗粒中杂质的含量，提高颗粒的成品率，对树脂颗粒进行检测筛选是必要选择。石油化工行业对于塑料颗粒的外观质量有着严格的标准要求。目前，验证产品外观性能的主要方法仍然是依靠人工目视检查。对本色热塑性颗粒状树脂的外观实验方法做出了相关规定，并制定了相关术语和定义的标准。此标准指出了除正常颜色、形状的标准本色颗粒之外，还存在其他异色异形颗粒，例如黑粒、黑斑粒、色粒、大粒、小粒、蛇皮粒以及拖尾粒、絮状物等非正常颗粒或称杂质。

按照上述标准所述的目测法进行时，是使用人员基于肉眼，在良好的照明条件下，在10分钟内用镊子手动筛选各类颗粒。随着下游厂家对原材料品质的要求越来越高，如化工行业对原料中杂质(异色异形)、污染物比例要求越来越苛刻，通过人工方式进行检验计数具有耗时长、不同的人或同一人在不同时间对异色、异形计数的偏差较大，200微米以下异色异常的颗粒极其容易漏检的问题。

现有技术中也有通过相机拍照对颗粒物进行自动检测的技术方案，包括根据一个相机拍摄的图像进行异色检测以及根据两个相机拍摄的图像进行异色检测的方案。然而，这些异色检测结果与真实结果之间都存在误差。尤其是根据两个相机拍摄的图像得到的异色结果与真实结果之间的误差不稳定，且通过多种方式都难以消除。

发明内容

本说明书提供一种颗粒物检测方法、装置及系统，以解决现有颗粒物检测方法的检测误差难以消除的问题。

为解决上述技术问题，本说明书第一方面提供一种颗粒物检测方法，包括：获取颗粒物自由下落过程中第一线阵相机拍摄的颗粒物的第一彩色图像、第二线阵相机拍摄的颗粒物的第二彩色图像；所述第一线阵相机与所述第二线阵相机分别从颗粒物自由下落路径的两侧拍摄颗粒物，且所述第一线阵相机和所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径方向上上下设置；所述第一线阵相机、所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径的两侧相对设置；线阵相机自拍摄第一张图像起至拍摄第二张图像前的时间段为一个周期；分别对所述第一线阵相机各周期拍摄的第一彩色图像进行异色检测，并分别对所述第二线阵相机各周期拍摄的第二彩色图像进行异色检测；对于所述第一线阵相机和所述第二线阵相机的各周期图像执行第一操作和/或第二操作：所述第一操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃；所述第二操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃。

在一些实施例中，确定异色颗粒的特征是否对应，包括：斑点在异色颗粒中的位置是否是镜像对应。

在一些实施例中，确定异色颗粒的特征是否对应，包括：异色颗粒的外轮廓形状镜像对应。

在一些实施例中，在先执行所述第一操作的情况下，若所述第一操作确定具有特征对应的异色颗粒，则不再执行所述第二操作；在先执行所述第二操作的情况下，若第二操作确定具有特征对应的异色颗粒，则不再执行所述第一操作。

在一些实施例中，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃，包括：将对应的异色颗粒中斑点面积较小的异色颗粒的识别结果舍弃。

在一些实施例中，所述第一彩色图像和所述第二彩色图像是在漫反射光源照射自由下落的颗粒物时拍摄的。

在一些实施例中，异色检测时对目标图像进行异色识别；异色识别过程包括：将目标图像转换至HLS色彩空间；获取颗粒物中杂质的N种颜色类型的色度值取值区间、亮度值取值区间、饱和度值取值区间；所述N种颜色类型按照优先级排序，且第i个优先级的颜色类型标识设置为255-i，其中i和N为自然数；根据各颜色类型的色度值区间，为目标图像的色度通道子图像中的各像素值设置第一颜色类型标识；根据各颜色类型的亮度值区间，为目标图像的饱和度通道子图像中的各像素设置第二颜色类型标识；根据各颜色类型的饱和度取值区间，为目标图像的饱和度通道子图像中的各像素设置第三颜色类型标识；所述第一颜色类型标识、所述第二颜色类型标识、所述第三颜色类型标识的取值范围为：0、[255-N，255-i]中的整数；0表示位于各颜色类型的取值区间外，255-i表示第i个优先级的颜色类型的标识；对于各像素分别执行如下操作：将当前像素对应的所述第一颜色类型标识、所述第二颜色类型标识、所述第三颜色类型标识中的最大值作为所述当前像素的最终颜色类型标识；判断相同最终颜色类型标识的像素所形成的各个区域的面积是否大于或等于预定阈值；将面积在大于或等于预定阈值的区域作为检测到的斑点区域，并将所述区域内各像素的最终颜色类型标识或者255与所述最终颜色类型标识的差值作为所述斑点区域的颜色标记；其中，所述目标图像为所述第一彩色图像或所述第二彩色图像。

在一些实施例中，异色检测时对目标图像进行异色识别：异色识别过程还包括：根据各斑点区域的位置对目标图像进行裁剪得到各子图像；每个子图像对应颗粒物中的一个斑点；每个子图像包括完整的斑点图像以及斑点在颗粒物中的位置信息。

在一些实施例中，除异色检测之外，所述方法还包括通过以下方法进行异形检测：获取颗粒物自由下落过程中第三线阵相机拍摄的图像；从所述第三线阵相机拍摄的图像中识别出颗粒物的轮廓；根据所述颗粒物的轮廓计算所述颗粒物的形状特征参数；根据所述颗粒物的形状特征参数确定所述颗粒物是否为异形颗粒。

在一些实施例中，所述形状特征参数包括以下至少一者：颗粒面积、颗粒周长、最大内接圆、最小外接圆、最小外接矩形、凸包面积、颗粒尺寸、过筛直径、表面粗糙度、圆度、伸长度、形状因子、凸度。

在一些实施例中，所述方法还包括：获取预先确定的颗粒分类模型；将所述颗粒物的形状特征参数输入所述颗粒分类模型，得到所述颗粒分类模型输出的颗粒分类结果；在所述颗粒分类模型的输出结果属于预定颗粒类型的情况下，确定所述颗粒为异形颗粒。

在一些实施例中，所述方法还包括：根据识别出的颗粒物的轮廓，从所述第三线阵相机拍摄的图像中裁剪出各子图像，每个子图像包括一个颗粒物的完整图像；将各子图形与表示子图形中的颗粒物是否为异形颗粒的标记关联存储。

本说明书第二方面提供一种颗粒物检测系统，包括：图像获取单元，包括用于获取颗粒物自由下落过程中第一线阵相机拍摄的颗粒物的第一彩色图像、第二线阵相机拍摄的颗粒物的第二彩色图像；所述第一线阵相机与所述第二线阵相机分别从颗粒物自由下落路径的两侧拍摄颗粒物，且所述第一线阵相机和所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径方向上上下设置；所述第一线阵相机、所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径的两侧相对设置；线阵相机自拍摄第一张图像起至拍摄第二张图像前的时间段为一个周期；异色识别单元，用于分别对所述第一线阵相机各周期拍摄的第一彩色图像进行异色检测，并分别对所述第二线阵相机各周期拍摄的第二彩色图像进行异色检测；汇总单元，包括用于对于所述第一线阵相机和所述第二线阵相机的各周期图像执行第一操作和/或第二操作：所述第一操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃；所述第二操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃。

在一些实施例中，所述图像获取模块还包括用于获取颗粒物自由下落过程中第三线阵相机拍摄的颗粒物的图像；相应地，所述系统还包括异形识别单元；所述异形识别单元用于通过以下方法进行异形检测：获取颗粒物自由下落过程中第三线阵相机拍摄的图像；从所述第三线阵相机拍摄的图像中识别出颗粒物的轮廓；根据所述颗粒物的轮廓计算所述颗粒物的形状特征参数；根据所述颗粒物的形状特征参数确定所述颗粒物是否为异形颗粒。

在一些实施例中，所述汇总单元还包括将根据异色识别单元和异形识别单元的识别结果进行统计得到颗粒物的异形异色检测结果。

本说明书第三方面提供一种颗粒物检测装置，包括：第一料斗，用于承装待检测的颗粒物；第一传送机构，位于所述第一料斗的下方，用于将第一料斗中下落的颗粒物传送至第二料斗上方，并使颗粒物在所述第二料斗的上方自由下落至所述第二料斗中；所述第二料斗，设置在所述第一传送机构下方，用于盛接从所述第一传送机构下落的颗粒物；第二传送机构，位于所述第二料斗的下方，用于将所述第二料斗中下落的颗粒物传送至物料收集器上方，并使颗粒物在所述物料收集器的上方自由下落至所述物料收集器中；所述物料收集器，设置在所述第二传送机构下方，用于盛接从所述第二传送机构下落的颗粒物；第一线阵相机、第二线阵相机，用于拍摄自由下落的颗粒物的彩色图像；所述彩色图像用于进行异色检测；所述第一线阵相机、所述第二线阵相机相对设置在颗粒物自由下落路径的两侧；电子设备，与所述第一线阵相机、所述第二线阵相机连接；所述电子设备用于执行第一方面中任一项所述的颗粒物检测方法；其中，所述第一线阵相机、所述第二线阵相机均设置在所述第一传送机构与所述第二料斗之间，或者所述第一线阵相机、所述第二线阵相机均设置在所述第二传送机构与所述物料收集器之间。

在一些实施例中，所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别配置有漫反射光源，以漫反射光源拍摄颗粒物。

在一些实施例中，还包括：第三线阵相机，用于拍摄自由下落的颗粒物的图像；所述第三线阵相机拍摄的图像用于进行异形检测；在所述第一线阵相机、所述第二线阵相机均设置在所述第一传送机构与所述第二料斗之间的情况下，所述第三线阵相机设置在所述第二传送机构与所述物料收集器之间；在所述第一线阵相机、所述第二线阵相机均设置在所述第二传送机构与所述物料收集器之间的情况下，所述第三线阵相机设置在所述第一传送机构与所述第二料斗之间。

本说明书第四方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述处理器和所述存储器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

本说明书提供的颗粒物检测方法、装置及系统，通过相对设置的两个相机拍摄自由下落的颗粒物的图像，基于这两个相机拍摄的图像进行异色检测；在异色检测的过程中发现了有些杂质贯通颗粒物的情况下，容易导致杂质颗粒被重复计数，因此提出了将两个相机拍摄图像的异色检测结果进行重复检测；在重复检测的过程中，将设置在下面的相机在当前周期所拍摄的图像与设置在上方的相机在当前周期、上一周期的图像分别比对，考虑到了同一颗粒可能会出现于在下相机当前周期拍摄的图像与在上相机上一周期拍摄的图像中的情况，使得计算结果更为准确；两个相机所拍摄的图像分别进行异色识别，相互之间不干扰，可以通过两个线程实现快速识别，提高检测效率；在汇总两个相机拍摄图像的异色检测结果时，根据异色颗粒的特征确定相同的异色颗粒，而不是两个图像之间颗粒之间的位置关系来确定相同的异色颗粒，能够避免由于外界干扰信息打乱颗粒之间的顺序造成检测结果不准确。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书提供的颗粒物检测方法的一个示意图；

图2为本说明书提供的颗粒物检测装置的示意图；

图3为异色检测的一个具体实施例示意图；

图4为异色识别方法的示意图；

图5为异形检测方法的示意图；

图6为最小外接圆和最大内接圆的示意图；

图7为最小外接矩形的示意图；

图8为凸度计算依据的示意图；

图9为粗糙度计算依据的示意图；

图10为异形检测的一个具体实施例示意图；

图11为本说明书提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，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他实施方式，都应当属于本申请保护的范围。

异色检测过程通常是对每个相机拍摄的图像中的颗粒物进行检测，若检测到颗粒物中有斑点(即杂质)则将异色颗粒数量加1。发明人在对根据两个相机拍摄的图像进行异色检测的技术方案进行研究的过程中发现，待检测颗粒物中存在一些颗粒物的杂质贯通颗粒物的两侧，这种颗粒物容易被重复检测。

例如，目标颗粒物中的杂质贯通颗粒物的两侧，那么相对设置的第一线阵相机、第二线阵相机在对自由下落的目标颗粒物拍照后，可能第一线阵相机拍摄的目标颗粒物中含有杂质，第二线阵相机拍摄的目标颗粒物中也含有杂质，从而在只对第一线阵相机、第二线阵相机拍摄到的该“目标颗粒物”进行异色识别的情况下，就检测出异色颗粒物的数量是2个。也就是说，对目标颗粒物进行了重复检测。

通常的目标物体颜色检测方法所针对的是小球等表面颜色均匀的物体，在这种情况下一般不需要根据“相对设置的”两个相机拍摄的图像来进行异色检测。而在热塑性颗粒状树脂等颗粒物中，杂质贯通颗粒物两侧的占比不高，这类结构特性的颗粒物对于异色检测结果的影响容易被忽视。

基于上述发现，本说明书提供一种颗粒物检测方法。如图1所示，该方法包括如下步骤：

S10：获取颗粒物自由下落过程中第一线阵相机拍摄的颗粒物的第一彩色图像、第二线阵相机拍摄的颗粒物的第二彩色图像。

线阵相机自拍摄第一张图像起至拍摄第二张图像前的时间段为一个周期。

所述第一线阵相机、所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径的两侧相对设置。

所述第一线阵相机与所述第二线阵相机分别从颗粒物自由下落路径的两侧拍摄颗粒物，且所述第一线阵相机和所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径方向上上下设置。如图2所示，第一线阵相机A和第二线阵相机B设置在颗粒物自由下落路径的两侧，用于分别从颗粒物自由下落路径的两侧拍摄颗粒物。在颗粒物自由下落路径方向上，第一线阵相机A位于第二线阵相机B的上方。

在一些实施例中，第一线阵相机、第二线阵相机分别配置有漫反射光源。第一线阵相机、第二线阵相机以漫反射光源拍摄颗粒物。

漫反射光源是基于漫反射原理发光的光源。漫反射光源具有亮度均匀的特点。如图2所示，6和7分别为第一线阵相机、第二线阵相机，11和12分别为两个漫反射光源的示意图，每个漫反射光源对应一个相机。漫反射光源与相机设置在颗粒物下落路径的两侧。漫反射光源包括光源和漫反射板。光源位于漫反射板的朝向颗粒物的一侧，并朝向漫反射板照射。漫反射板为表面凹凸不平的板，光源出射的光在漫反射板表面发生漫反射，反射光照向颗粒物。

第一线阵相机6和第二线阵相机7拍摄的图像用于检测异色颗粒，更为关注颗粒物的颜色，而颗粒物表面的弧面在平行光照射下通常会形成镜面反光，从而干扰异色检测结果。本方案通过设置漫反射光源能够使得，一方面能够提高颗粒物内部的透光性，便于检测出颗粒物内部的杂质颜色，另一方面能够使得颗粒物被均匀光照射，防止出现镜面反光，提高异色检测的准确性。

S20：分别对所述第一线阵相机各周期拍摄的第一彩色图像进行异色检测，并分别对所述第二线阵相机各周期拍摄的第二彩色图像进行异色检测。

在实际执行的过程中，对所述第一线阵相机各周期拍摄的第一彩色图像进行异色检测可以采用一个线程，对所述第二线阵相机各周期拍摄的第二彩色图像进行异色检测可以采用另一个线程。

S30：对于所述第一线阵相机和所述第二线阵相机的各周期图像执行第一操作和/或第二操作：

所述第一操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃。

所述第二操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃。

第一线阵相机和第二线阵相机都是线阵相机，而线阵相机的拍摄视野是细长的带状，所拍摄的每一帧图像中可以包括多个颗粒物的图像，通过调整线阵相机的拍摄周期与颗粒物的下落速度匹配可以使得线阵相机既能够拍摄到每个颗粒物的图像，又不会重复拍摄颗粒物的图像。也就是说，任意一个颗粒物只会出现在第一线阵相机所拍摄的其中一帧图像中，不会出现在第一线阵相机所拍摄的两帧甚至更多帧图像中；同样地，任何一个颗粒物只会出现在第二线阵相机所拍摄的其中一帧图像中，不会出现了第二线阵相机所拍摄的两帧设置更多帧图像中。

由于颗粒物从同一高度自由下落过程中，下落至的高度越低，速度越快，自由下落过程中颗粒物间的位置关系受到干扰的机率越大，因此，第一线阵相机与第二线阵相机在颗粒物自由下落路径上的高度差不宜设置较大。

但是，由于第一线阵相机与第二线阵相机在颗粒物自由下落路径上具有高度差，因此，第二线阵相机当前周期拍摄的一帧图像中的一个目标颗粒，既可能在第一线阵相机上一周期拍摄的图像中，也可能出现在第一线阵相机当前周期拍摄的图像中。

因此，在步骤S20分别对第一线阵相机、第二线阵相机拍摄的图像进行异色检测之后，步骤S30在将两个相机对应的异色检测结果进行汇总时，既将第二线阵相机当前周期拍摄的图像的检测结果与第一线阵相机“当前周期”拍摄的图像的检测结果进行重复检测，又将第二线阵相机当前周期拍摄的图像的检测结果与第一线阵相机“上一周期”拍摄的图像的检测结果进行重复检测。

本方案中第一线阵相机拍摄的第一彩色图像与第二线阵相机拍摄的第二彩色图像是分别进行异色检测的，这种检测方法能够通过两个线程实现异色颗粒的快速检测，提高检测效率。

在这种异色检测方法中，并不会对第一彩色图像和第二彩色图像中颗粒物的对应关系进行识别，即不会确定第二彩色图像中的一个颗粒物与第一彩色图像中的哪一个颗粒物是对应的。那么在将两个相机拍摄的图像的异色检测结果进行重复检测时，就不能够根据颗粒物之间的对应关系来确定是否重复检测。

对此，本方案先确定第一彩色图像与第二彩色图像中是否都检测到异色颗粒，如果其中一个图像中没有检测出异色颗粒，那么说明这两个图像的检测结果没有重复的。在都检测到异色颗粒的情况下再确定两个图像中异色颗粒是否有相同的异色颗粒。

在确定第一彩色图像与第二彩色图像中是否有相同的异色颗粒时，可以将第一彩色图像中的每个异色颗粒与第一彩色图像中的每个异色颗粒进行比对，比对过程中确定异色颗粒的特征是否对应。在异色颗粒的特征对应的情况下，第一彩色图像中的异色颗粒a与第二彩色图像中的异色颗粒b的特征对应，则表示对异色颗粒进行了重复检测，则可以舍弃一个异色检测结果。

在一些实施例中，只关注异色颗粒的数量，那么在舍弃一个异色检测结果时，可以舍弃任意一个异色检测结果，例如，可以舍弃第一彩色图像中的异色颗粒a的检测结果，也可以舍弃第二彩色图像中的异色颗粒b的检测结果。

在一些实施例中，除了关注异色颗粒的数量还会关注异色颗粒中杂质的大小，例如，根据杂质的大小将杂质进行分类，并统计每类杂质颗粒的数量。在这种情况下，可以将对应的异色颗粒中斑点面积较小的异色颗粒的识别结果舍弃。

由于第一线阵相机和第二线阵相机是在颗粒物下落路径的两侧相对设置并拍摄颗粒物图像的，因此，在确定异色颗粒的特征是否对应时，可以是确定斑点在异色颗粒中的位置是否是镜像对应的。除此之外，还可以确定异色颗粒的轮廓形状是否是镜像对应的。

在一些实施例中，在先执行所述第一操作的情况下，若所述第一操作确定具有特征对应的异色颗粒，则不再执行所述第二操作；在先执行所述第二操作的情况下，若第二操作确定具有特征对应的异色颗粒，则不再执行所述第一操作。

由于一个颗粒物只会出现在第一线阵相机所拍摄的一帧图像中，那么，在第一操作已经确定具有特征对应的异色颗粒的情况下，无需执行第二操作；相应地，在第二操作已经确定具有特征对应的异色颗粒的情况下，无需执行第一操作。这样能够减少重复检测所要执行的步骤，提高重复检测的效率，也即提高异色检测的效率。

重复检测的一个具体实施例可以为：如图3所示，在汇总线程中，周期性从识别线程中获取到的识别结果缓存中提取数据，周期时间T可调整。分别存为Batch_A_List和Batch_B_List，存放内容为识别图像裁切图以及相应的斑点参数。

将上一个周期的Batch_A_List和Batch_B_List记为Batch_A_List_Old和Batch_B_List_Old。假设A相机在上作为第一线阵相机，B相机在下作为第二线阵相机，那么理论上同一个颗粒会在Batch_A_List_Old和Batch_B_List中同时出现。

将Batch_B_List和Batch_A_List、Batch_A_List_Old中的异色信息交叉对比，当发现异色信息的中心位置一致的异色信息时，比较两者之间的尺寸，以面积大的为要记录的信息，而另外一个异色信息被记为重复信息，不在后续记入统计。

需注意的是，T值一般设为颗粒被A、B相机拍摄成像的时间差。当T越大，实时显示的效果越差，但重复性检测的成功率越高；当T越小，实时显示效果越好，但重复性检测的成功率越低。

在一些实施例中，异色检测时对目标图像进行异色识别。如图4所示，异色识别过程包括：

S21：将目标图像转换至HLS色彩空间。

在异色识别过程中，RGB(Red，Green，Blue)色彩空间三通道均受亮度影响，而在检测异色过程中，亮度是很大的影响因素。通过将图像转换至HLS色彩空间能够提高异色识别的准确性，从而提高颗粒物检测的检测结果。

S22：获取颗粒物中杂质的N种颜色类型的色度值取值区间、亮度值取值区间、饱和度值取值区间；所述N种颜色类型按照优先级排序，且第i个优先级的颜色类型标识设置为255-i，其中i为自然数。

S23：根据各颜色类型的色度值区间，为目标图像的色度通道子图像中的各像素值设置第一颜色类型标识；根据各颜色类型的亮度值区间，为目标图像的饱和度通道子图像中的各像素设置第二颜色类型标识；根据各颜色类型的饱和度取值区间，为目标图像的饱和度通道子图像中的各像素设置第三颜色类型标识；所述第一颜色类型标识、所述第二颜色类型标识、所述第三颜色类型标识的取值范围为：0、[255-N，255-i]中的整数；0表示位于各颜色类型的取值区间外，255-i表示第i个优先级的颜色类型的标识。

当杂质的颜色类型为1类时，该类型对应的参数取值范围内的像素标记为254，取值范围外的像素标记为0。

当杂质的颜色类型N＞1时，在S23处理后会有多张图，有效区域内的像素标记从255-1至255-N。

例如，杂质的颜色类型为3类，那么，若像素的取值处于第二优先级的颜色类型取值范围，则像素标记为253，处于取值范围外的标记为0；若像素的取值处于第三优先级的颜色类型取值范围，则像素标记为252，处于取值范围外的标记为0。

一个像素可以设置多个颜色类型标识，最后会通过S24将这些颜色类型标识进行融合。

S24：对于各像素分别执行如下操作：将当前像素对应的所述第一颜色类型标识、所述第二颜色类型标识、所述第三颜色类型标识中的最大值作为所述当前像素的最终颜色类型标识。

例如，当一个像素的颜色类型标识为254、0、252时，那么将254作为该像素的最终颜色类型标识，也就是认为该像素属于第1个优先级的颜色类型。

在步骤S24之后，就得到了包含了杂质的分类信息和位置信息的分类标识图。

在分类标识图中杂质的分类时，可直接将255减去此图上最大的像素值，就可以得到杂质的类别，即如S26所述。

S25：判断相同最终颜色类型标识的像素所形成的各个区域的面积是否大于或等于预定阈值。

S26：将面积在大于或等于预定阈值的区域作为检测到的斑点区域，并将所述区域内各像素的最终颜色类型标识或者255与所述最终颜色类型标识的差值作为所述斑点区域的颜色标记。

上述所述目标图像为所述第一彩色图像或所述第二彩色图像。图像中的斑点区域即为杂质。

例如，在一些实施例中，在执行步骤S23之前，可以先对各个像素的有效性进行验证，例如，针对N种颜色类型中的每一种颜色类型执行如下操作：根据当前颜色类型对应的色度值取值区间为各像素设置色度标记，根据当前颜色类型对应的亮度值取值区间为各像素设置亮度标记，根据当前颜色类型对应的饱和度值取值区间为各像素设置饱和度标记。其中色度标记、亮度标记、饱和度标记的取值为0或1，其中，1表示对应参数(色度、亮度、饱和度)落于取值范围内，0表示落于取值范围外。

然后，将每个像素的三通道(色度、亮度、饱和度)的取值进行与运算。也就是一个像素的HLS三个通道同时满足颜色类型的取值范围时，该像素有效。

在一些实施例中，所述颗粒物为热塑性颗粒状树脂颗粒，所述预定颗粒类型(即颜色类型)为以下至少一者：黑粒、黑斑粒、色粒。

图3为异色检测的一个实施例示意图。“开始扫描”是指第一线阵相机开始拍摄第一彩色图像、第二线阵相机开始拍摄第二彩色图像。图3中的左侧分支表示图像获取线程。在图像获取线程中，第一线阵相机A周期性地采集图像得到第一彩色图像，并标注为A以表示是第一线阵相机A拍摄的图像；第二线阵相机B周期性地采集图像得到第二彩色图像，并标注为B以表示是第二线阵相机B拍摄的图像。第一彩色图像、第二彩色图像存入图像缓存器中。图3中的中间分支表示识别线程。在识别线程中，从图像缓存器中获取第一彩色图像Image_A、第二彩色图像Image_B；然后将取出的图像从RGB色彩空间转换至HLS色彩空间，得到图像Image_A_HLS、Image_B_HLS；再将图像中的像素值转换为颜色类型标识(即上述步骤S23)，得到图像Image_A_Mark、Image_B_Mark；再进一步执行二值化操作(即上述步骤S24)，得到图像Image_A_Binary、Image_B_Binary，根据图像Image_A_Binary、Image_B_Binary进行斑点检测，得到第二图像中的斑点信息Pos_List_A、第三图像中的斑点信息Pos_List_B。

在一些实施例中，异色识别过程还包括：根据各斑点区域的位置对目标图像进行裁剪得到各子图像；每个子图像对应颗粒物中的一个斑点；每个子图像包括完整的斑点图像以及斑点在颗粒物中的位置信息。

如图3所示，在确定第一彩色图像中存在斑点之后，便可以从预先确定的裁剪比例中选择一个目标裁剪比例，并基于Pos_List_A对图像Image_A_Mark进行裁剪，得到图像Small_Image_List_A；基于Pos_List_A对图像Image_A_Binary进行裁剪，得到图像Small_Image_List_A_Mark。根据图像Small_Image_List_A和图像Small_Image_List_A_Mark确定颗粒物的颗粒分类结果、斑点参数，并将颗粒分类结果、斑点参数作为图像的标注信息，与裁剪得到的图像Small_Image_List_A和图像Small_Image_List_A_Mark关联存入缓存器，并在整个检测过程结束之后存入到数据库中。

类似地，在确定第二彩色图像中存在斑点之后，便可以从预先确定的裁剪比例中选择一个目标裁剪比例，并基于Pos_List_B对图像Image_B_Mark进行裁剪，得到图像Small_Image_List_B；基于Pos_List_B对图像Image_B_Binary进行裁剪，得到图像Small_Image_List_B_Mark。根据图像Small_Image_List_B和图像Small_Image_List_B_Mark确定颗粒物的颗粒分类结果、斑点参数，并将颗粒分类结果、斑点参数作为图像的标注信息，与裁剪得到的图像Small_Image_List_B和图像Small_Image_List_B_Mark关联存入缓存器，并在整个检测过程结束之后存入到数据库中。

当用户查看检测结果时，可以通过裁剪图像及其标签信息看到颗粒物的斑点图像及各斑点参数，并查看各异色检测的统计学信息。

第一彩色图像、第二彩色图像相比于颗粒物通常是非常大的，从第一彩色图像中裁剪出颗粒物的图像能够去除无用信息，减少存储的数据量，便于用于查询颗粒物图像时快速找到斑点的图像。

斑点参数可以包括以下至少一者：异色面积、异色等效直径等。

在对第一线阵相机、第二线阵相机的所有图像进行了异形检测之后，执行图3中右侧分支所示的汇总线程。在汇总线程中，从缓存器读取各图像及其标签信息，然后进行检测第二图像和第三图像是否重复，即第二图像、第三图像分别对应的剪裁图像中的斑点是否为同一颗粒物中的斑点。如果是，则表示应当仅计入一个异色颗粒统计信息，因此应当将其中一个斑点检测结果丢弃；若果不是，则应当将两个斑点检测结果均计入异色颗粒统计信息，因此存入数据库，并将统计信息存入统计缓存中。在整个检测过程结束之后，识别线程和汇总线程中存入缓存器的内容都存入数据库，并将存入的所有信息关联至一个检测试验的标识。

图3中的统计信息可以是指属于各颜色类型的颗粒物的数量等。

本说明书提供的颗粒物检测方法，通过相对设置的两个相机拍摄自由下落的颗粒物的图像，基于这两个相机拍摄的图像进行异色检测；在异色检测的过程中发现了有些杂质贯通颗粒物的情况下，容易导致杂质颗粒被重复计数，因此提出了将两个相机拍摄图像的异色检测结果进行重复检测；在重复检测的过程中，将设置在下面的相机在当前周期所拍摄的图像与设置在上方的相机在当前周期、上一周期的图像分别比对，考虑到了同一颗粒可能会出现于在下相机当前周期拍摄的图像与在上相机上一周期拍摄的图像中的情况，使得计算结果更为准确；两个相机所拍摄的图像分别进行异色识别，相互之间不干扰，可以通过两个线程实现快速识别，提高检测效率；在汇总两个相机拍摄图像的异色检测结果时，根据异色颗粒的特征确定相同的异色颗粒，而不是两个图像之间颗粒之间的位置关系来确定相同的异色颗粒，能够避免由于外界干扰信息打乱颗粒之间的顺序造成检测结果不准确。

在一些实施例中，除异色检测之外，如图5所示，颗粒物检测方法还包括通过以下方法进行异形检测。

S41：获取颗粒物自由下落过程中第三线阵相机拍摄的图像。

S42：从所述第三线阵相机拍摄的图像中识别出颗粒物的轮廓。

S43：根据所述颗粒物的轮廓计算所述颗粒物的形状特征参数。

S44：根据所述颗粒物的形状特征参数确定所述颗粒物是否为异形颗粒。

在一些实施例中，形状特征参数可以是采用预定的卷积核对第一图像执行卷积计算得到的。卷积计算得到的形状特征参数通常难以与第一图像中颗粒物的实际物理意义相关联。相应地，卷积计算得到的形状特征参数可以输入预先训练的人工智能神经网络模型(例如全连接层)，通过人工智能神经网络模型确定颗粒物是否为异形颗粒。

在另一些实施例中，所述形状特征参数包括以下至少一者：颗粒面积、颗粒周长、最大内接圆、最小外接圆、最小外接矩形、凸包面积、颗粒尺寸、过筛直径、表面粗糙度、圆度、伸长度、形状因子、凸度。这些形状特征参数具有实际物理意义。

在采用这些具有实际物理意义的形状特征参数的情况下，可以预先根据专家经验预先确定这些形状特征参数与颗粒物类别之间的对应关系，步骤S43可以根据这些对应关系确定颗粒物所属的类别。在采用这些形状特征参数的情况下，也可以采用深度学习算法训练得到人工智能神经网络模型，步骤S43可以将这些形状特征参数输入人工智能神经网络模型，通过人工智能神经网络模型确定颗粒物是否为异形颗粒。

图6为最小外接圆和最大内接圆的示意图，其中A所指示的圆圈为最小外接圆，B所指示的圆圈为最大内接圆。

图7为最小外接矩形的示意图，其中，C所指示的矩形框为最小外接矩形。

图8为凸度计算依据的示意图。

图9为粗糙度计算依据的示意图。

在采用具有实际物料意义的形状特征参数的情况下，为了能够更为准确地计算得到形状特征参数，步骤S42可以先对第三线阵相机拍摄的图像进行图像增强处理，然后进行二值化处理，根据二值化处理结果确定颗粒的轮廓。

图10为异形检测的一个实施例示意图。其中，“开始扫描”是指第三线阵相机开始拍摄图像。图10中的左侧分支表示图像获取线程。在图像获取线程中，第三线阵相机周期性地采集图像得到第三线阵相机拍摄的图像Image_C，并将该图像存入图像缓存器中。图10中的中间分支表示识别线程。在识别线程中，从图像缓存器中获取图像Image_C，先进行对比度增强，然后进行二值化处理，得到图像Image_C_Binary，然后根据图像Image_C_Binary提取出颗粒的轮廓。根据颗粒的轮廓计算形状特征参数，并根据计算得到的形状特征参数确定颗粒物所属的类别。

在一些实施例中，步骤S44可以先获取预先确定的颗粒分类模型，将所述形状特征参数输入所述颗粒分类模型，得到所述颗粒分类模型输出的颗粒分类结果，在所述颗粒分类模型的输出结果属于预定颗粒类型的情况下，确定所述颗粒为异形颗粒。

在颗粒物为热塑性颗粒状树脂颗粒的情况下，预先确定的颗粒分类类型(即形状类型)可以包括以下至少一者：尺寸小于2nm的筛余粒子、尺寸大于5nm的筛余粒子、蛇皮粒、拖尾粒、絮状粒。

这里的颗粒分类模型可以是指上述人工智能神经网络模型，也可以是基于规则和案例的专家系统。专家系统(Expert System,ES)是在某一特定领域中，能够像人类专家一样解决复杂问题的计算机软件系统。它能够有效地运用专家多年积累的经验和专业知识，通过模拟专家的思维过程，解决需要专家才能解决的问题。专家系统需要通过一定的知识获取方法，将专家知识保存在知识库中，然后运用推理机，结合人机交互接口进行工作。

在一些实施例中，在步骤S44进行异形检测之后，还包括步骤S45和S46。

S45：根据识别出的颗粒物的轮廓，从所述第三线阵相机拍摄的图像中裁剪出各子图像，每个子图像包括一个颗粒物的完整图像。

S46：将各子图形与表示子图形中的颗粒物是否为异形颗粒的标记关联存储。

如图10所示，在提取了颗粒物的轮廓之后，便可以从预先确定的裁剪比例中选择一个目标裁剪比例，从图像中裁剪出颗粒物的图像作为子图像。第三线阵扫描相机拍摄的图像相比于颗粒物通常是非常大的，从第三线阵扫描相机拍摄的图像中裁剪出颗粒物的图像能够去除无用信息，减少存储的数据量，便于用于查询颗粒物图像时快速找到颗粒物自身的特征。

在根据颗粒物的轮廓特征计算得到颗粒物的形状特征参数之后，除了确定颗粒物是否为异形颗粒之外，还可以确定颗粒物所述的形状类别。在将裁剪图像存储至缓存器中时，可以将是否为异形颗粒、颗粒物所属的类型、颗粒物的各形状特征参数(例如颗粒尺寸等)作为裁剪图像的标签关联存入缓存器，并在整个检测过程结束之后存入到数据库中。

在整个检测过程结束之后，执行图10中右侧分支所示的汇总线程。在汇总线程中，从缓存器读取各图像及其标签信息，计算统计学信息(例如对某一形状特征参数的各个取值范围内的颗粒物数量进行统计，对各个形状类别的颗粒物的数量进行统计)，将统计信息存入缓存中。在整个检测过程结束之后，识别线程和汇总线程中存入缓存器的内容都存入数据库，并将存入的所有信息关联至一个检测试验的标识。

当用户查看检测结果时，可以通过裁剪图像及其标签信息看到颗粒物的外观图像及各形状特征参数，并查看各统计学信息。

在一些实施例中，在对所有颗粒物的异形检测和异色检测过程结束之后，还进一步统计以下至少一个统计信息：获取异形检测结果、以色检测结果统计所述目标数量的颗粒物的以下至少一个指标：千分异色率、千分异形率、千分异色异形率、千克异色率、千克异形率、千克异色异形率。

如图9所示，在对所有颗粒的异形检测和异色检测过程结束之后，还可以通过重量传感器获取当前重量(也即已经检测过的颗粒物的总重量)，分别从异色数据缓存、异形数据缓存中获取数据，根据这些数据综合计算统计信息。

本发明还提供了一种颗粒物检测系统，可以用于执行前述的颗粒物检测方法。该系统包括图像获取单元、异色识别单元和汇总单元。

图像获取单元包括用于获取颗粒物自由下落过程中第一线阵相机拍摄的颗粒物的第一彩色图像、第二线阵相机拍摄的颗粒物的第二彩色图像；所述第一线阵相机与所述第二线阵相机分别从颗粒物自由下落路径的两侧拍摄颗粒物，且所述第一线阵相机和所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径方向上上下设置；所述第一线阵相机、所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径的两侧相对设置；线阵相机自拍摄第一张图像起至拍摄第二张图像前的时间段为一个周期。

异色识别单元用于分别对所述第一线阵相机各周期拍摄的第一彩色图像进行异色检测，并分别对所述第二线阵相机各周期拍摄的第二彩色图像进行异色检测。

汇总单元包括用于对于所述第一线阵相机和所述第二线阵相机的各周期图像执行第一操作和/或第二操作。

所述第一操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃。

所述第二操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃。

在一些实施例中，所述图像获取模块还包括用于获取颗粒物自由下落过程中第三线阵相机拍摄的颗粒物的图像。相应地，所述系统还包括异形识别单元。所述异形识别单元用于通过以下方法进行异形检测：获取颗粒物自由下落过程中第三线阵相机拍摄的图像；从所述第三线阵相机拍摄的图像中识别出颗粒物的轮廓；根据所述颗粒物的轮廓计算所述颗粒物的形状特征参数；根据所述颗粒物的形状特征参数确定所述颗粒物是否为异形颗粒。

相应地，所述汇总单元还包括将根据异色识别单元和异形识别单元的识别结果统计，得到颗粒物的异形异色检测结果。

本说明书提供一种颗粒物检测系统，如图2所示，包括第一料斗1、第一传送机构2、第二料斗3、第二传送机构4、物料收集器5、第一线阵相机6、第二线阵相机7和电子设备8。

第一料斗1用于承装待检测的颗粒物。

第一传送机构2位于第一料斗1的下方，用于将第一料斗1中下落的颗粒物传送至第二料斗3上方，并使颗粒物在第二料斗3的上方自由下落至第二料斗3中。

本说明书中的颗粒物可以包括指热塑性颗粒状树脂，例如：聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、抗冲击聚苯乙烯(PS-I)、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯(ABS)、苯乙烯-丙烯腈(SAN)、乙烯-乙酸乙烯酯(EVAC)等，或者其改性颗粒状塑料。

第一传送机构2可以为振动台，或者电机带动的传送带。

第一传送机构2中的传送面(即放置颗粒物的表面)可以是平面，也可以是斜面。在传送面是平面的情况下，通过电机带动平面运动，从而使得颗粒物从第一料斗1的下方移动至第二料斗3的上方。在传送面是斜面的情况下，颗粒物可以在斜面的支撑及引导下移动至第二料斗3的上方。

本说明书中的“自由下落”是指在没有任何物体支撑的情况下下落。

第二料斗3设置在第一传送机构2下方，用于盛接从第一传送机构2下落的颗粒物。第二料斗3与第一料斗1在水平方向上错位设置。

第二传送机构4位于第二料斗3的下方，用于将第二料斗3中下落的颗粒物传送至物料收集器5上方，并使颗粒物在物料收集器5的上方自由下落至物料收集器5中。

第二传送机构4可以为振动台，或者电机带动的传送带。

第二传送机构4中的传送面(即放置颗粒物的表面)可以是平面，也可以是斜面。在传送面是平面的情况下，通过电机带动平面运动，从而使得颗粒物从第二料斗3的下方移动至物料收集器5的上方。在传送面是斜面的情况下，颗粒物可以在斜面的支撑及引导下移动至物料收集器5的上方。

本说明书中的“自由下落”是指在没有任何物体支撑的情况下下落。

物料收集器5设置在第二传送机构4下方，用于盛接从第二传送机构4下落的颗粒物。第一线阵相机6设置在第一传送机构2与第二料斗3之间，用于拍摄从第一传送机构2自由下落的颗粒物的第一图像。

第二线阵相机7设置在第二传送机构4与物料收集器5之间，用于拍摄从第二传送机构4自由下落的颗粒物的第二图像。

电子设备8与第一线阵相机6、第二线阵相机7通信连接。

在一些实施例中，第一线阵相机6、第二线阵相机7分别配置有漫反射光源。第一线阵相机6、第二线阵相机7以漫反射光源拍摄颗粒物。

漫反射光源是基于漫反射原理发光的光源。漫反射光源具有亮度均匀的特点。如图2所示，11和12分别为两个漫反射光源的示意图，每个漫反射光源对应一个相机。漫反射光源与相机设置在颗粒物下落路径的两侧。漫反射光源包括光源和漫反射板。光源位于漫反射板的朝向颗粒物的一侧，并朝向漫反射板照射。漫反射板为表面凹凸不平的板，光源出射的光在漫反射板表面发生漫反射，反射光照向颗粒物。

第一线阵相机6和第二线阵相机7拍摄的图像用于检测异色颗粒，更为关注颗粒物的颜色，而颗粒物表面的弧面在平行光照射下通常会形成镜面反光，从而干扰异色检测结果。本方案通过设置漫反射光源能够使得，一方面能够提高颗粒物内部的透光性，便于检测出颗粒物内部的杂质颜色，另一方面能够使得颗粒物被均匀光照射，防止出现镜面反光，提高异色检测的准确性。

在一些实施例中，颗粒物检测装置还包括第三线阵相机9。第三线阵相机9用于拍摄自由下落的颗粒物的图像。第三线阵相机9拍摄的图像用于进行异形检测。

在第一线阵相机6、第二线阵相机7均设置在第一传送机构2与第二料斗3之间的情况下，第三线阵相机9设置在第二传送机构4与物料收集器5之间。在第一线阵相机6、第二线阵相机7均设置在第二传送机构4与物料收集器5之间的情况下，第三线阵相机9设置在第一传送机构2与第二料斗3之间。

在一些实施例中，如图2所示，颗粒物检测系统还包括：逆光光源10。可以将逆光光源10与第一相机6设置在颗粒物下落路径的两侧，使逆光光源10的平行光朝向第一相机6照射。

第三线阵相机9所拍摄的图像用于检测异形颗粒，更为关注颗粒物的形状，通过采用第三线阵相机9逆光拍摄图像颗粒物，能够凸显出颗粒物的轮廓特征，从而提高异形检测的准确性。

在一些实施例中，如图2所示，颗粒物检测系统还包括：称重传感器13，设置在物料收集器5下方，用于检测物料收集器5中收集的颗粒物的总重量。

上述各装置及系统的描述及功能可以参阅颗粒物检测方法部分的内容理解，不再赘述。

本发明实施例还提供了一种电子设备，如图11所示，该电子设备可以包括处理器1101和存储器1102，其中处理器1101和存储器1102可以通过总线或者其他方式连接，图11中以通过总线连接为例。

处理器1101可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器1101还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。

存储器1102作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的颗粒物检测方法对应的程序指令/模块(例如，图像获取单元、异色识别单元和汇总单元)。处理器1101通过运行存储在存储器1102中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的颗粒物检测方法。

存储器1102可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器1101所创建的数据等。此外，存储器1102可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器1102可选包括相对于处理器1101远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器1101。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器1102中，当被所述处理器1101执行时，执行前述颗粒物检测方法。

上述电子设备具体细节可以对应参阅方法实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。

本说明书还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现上述颗粒物检测方法的步骤。

本说明书还提供一种计算机程序产品，包含有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述颗粒物检测方法的步骤。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

本说明书中的各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。

上述实施方式阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施方式的某些部分的方法。

本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

发明人分别采用目测法和本发明所提供的方法对同样的第一堆200g的PP颗粒进行了异色异形检测。目测法共用时10分钟，识别出的各类颗粒的数量如下表一所示。

表一

采用本发明提供的颗粒检测方法时，检测过程共用时3分45秒。下表二为检测结果的综合统计结果，下表三为异形分类结果，下表四为颗粒尺寸分类结果，下表五为异色分类结果。

表二

表三

分类类别	全部	百分比
			未知分类	0.000	0.000
大颗粒	20.000	0.256
			小颗粒	730.000	9.346
正常	6951.000	88.990
			拖尾	43.000	0.551
絮状物	67.000	0.858
			数据汇总	7811.000	100.00

表四

尺寸[μm]	全部	百分比
			[500,1000)	7.000	0.090
[1000,2000)	138.000	1.767
			[2000,2500)	330.000	4.225
[2500,3000)	326.000	4.174
			[3000,3500)	576.000	7.374
[3500,4000)	3329.000	42.619
			[4000,4500)	2490.000	31.878
[4500,5000)	592.000	7.579
			[5000,5500)	22.000	0.282
[5500,+∞)	1.000	0.013
			∑	7811.000	100.00

表五

尺寸[μm]	全部[个]	色粒[个]	黑斑粒[个]
				[0,50)	192(82％)	0	192
[50,100)	24(10％)	1	23
				[100,150)	9(3％)	1	8
[150,200)	0(0％)	0	0
				[200,250)	3(0％)	0	3
[250,300)	1(0％)	0	1
				[300,350)	1(0％)	0	1
[350,400)	1(0％)	0	1

发明人分别采用目测法和本发明所提供的方法对同样的第二堆200g的PP颗粒进行了异色异形检测。目测法共用时10分钟，识别出的各类颗粒的数量如下表六所示。

表六

采用本发明提供的颗粒检测方法时，检测过程共用时3分58秒。下表七为检测结果的综合统计结果，下表八为异形分类结果，下表九为颗粒尺寸分类结果，下表十为异色分类结果。

表七

表八

分类类别	全部	百分比
			未知分类	0.000	0.000
大颗粒	22.000	0.283
			小颗粒	722.000	9.275
正常	6930.000	89.029
			拖尾	40.000	0.514
絮状物	70.000	0.899
			数据汇总	7784.000	100.00

表九

尺寸[μm]	全部	百分比
			[500,1000)	4.000	0.051
[1000,2000)	134.000	1.721
			[2000,2500)	322.000	4.137
[2500,3000)	330.000	4.239
			[3000,3500)	541.000	6.950
[3500,4000)	3336.000	42.857
			[4000,4500)	2519.000	32.361
[4500,5000)	571.000	7.336
			[5000,5500)	25.000	0.321
[5500,+∞)	2.000	0.026
			∑	7784.000	100.00

表十

尺寸[μm]	全部[个]	色粒[个]	黑斑粒[个]
				[0,50)	225(82％)	5	220
[50,100)	28(10％)	0	28
				[100,150)	12(4％)	2	10
[150,200)	3(1％)	0	3
				[200,250)	1(0％)	1	0
[250,300)	1(0％)	0	1
				[300,350)	1(0％)	0	1
[350,400)	0(0％)	0	0

发明人分别采用目测法和本发明所提供的方法对同样的第三堆200g的PE颗粒进行了异色异形检测。目测法共用时10分钟，识别出的各类颗粒的数量如下表十一所示。

表十一

采用本发明提供的颗粒检测方法时，检测过程共用时6分57秒。下表十二为检测结果的综合统计结果，下表十三为异形分类结果，下表十四为颗粒尺寸分类结果，下表十五为异色分类结果。

表十二

表十三

分类类别	全部	百分比
			未知分类	0.000	0.000
大颗粒	1.000	0.014
			小颗粒	54.000	0.760
正常	7004.000	98.620
			拖尾	32.000	0.451
絮状物	1.000	0.155
			数据汇总	7102.000	100.00

表十四

尺寸[μm]	全部	百分比
			[500,1000)	1.000	0.014
[1000,2000)	15.000	0.211
			[2000,2500)	24.000	0.388
[2500,3000)	29.000	0.408
			[3000,3500)	158.000	2.225
[3500,4000)	2189.000	30.822
			[4000,4500)	3891.000	54.787
[4500,5000)	789.000	11.110
			[5000,5500)	3.000	0.042
[5500,+∞)	3.000	0.042
			∑	7102.000	100.00

表十五

尺寸[μm]	全部[个]	色粒[个]	黑斑粒[个]
				[0,50)	312(81％)	3	309
[50,100)	51(13％)	3	48
				[100,150)	14(3％)	0	14
[150,200)	4(1％)	2	2
				[200,250)	3(0％)	1	2
[250,300)	0(0％)	0	0
				[300,350)	0(0％)	0	0
[350,400)	0(0％)	0	0

发明人分别采用目测法和本发明所提供的方法对同样的第四堆200g的PE颗粒进行了异色异形检测。目测法共用时10分钟，识别出的各类颗粒的数量如下表十六所示。

表十六

采用本发明提供的颗粒检测方法(用于检测异色的线阵相机光源采用漫反射光源)时，检测过程共用时3分12秒。下表十七为检测结果的综合统计结果，下表十八为异形分类结果，下表十九为颗粒尺寸分类结果，下表二十为异色分类结果。

表十七

表十八

分类类别	全部	百分比
			未知分类	0.000	0.000
大颗粒	6.000	0.085
			小颗粒	48.000	0.677
正常	6989.000	98.534
			拖尾	24.000	0.338
絮状物	26.000	0.367
			数据汇总	7093.000	100.00

表十九

尺寸[μm]	全部	百分比
			[500,1000)	0.000	0.000
[1000,2000)	25.000	0.352
			[2000,2500)	17.000	0.240
[2500,3000)	25.000	0.352
			[3000,3500)	134.000	1.899
[3500,4000)	2199.000	31.002
			[4000,4500)	3870.000	54.561
[4500,5000)	810.000	11.420
			[5000,5500)	5.000	0.070
[5500,+∞)	8.000	0.113
			∑	7093.000	100.00

表二十

尺寸[μm]	全部[个]	色粒[个]	黑斑粒[个]
				[0,50)	281(84％)	3	278
[50,100)	34(10％)	2	32
				[100,150)	10(3％)	1	9
[150,200)	3(0％)	0	3
				[200,250)	1(0％)	0	1
[250,300)	1(0％)	1	0
				[300,350)	1(0％)	0	1
[350,400)	1(0％)	1	0

通过上述四个对比例可以看出，1、本发明提供的颗粒物检测方法对于各类型颗粒物的检出数量远远超过目测法的检出结果，检测结果更为精准，能够避免人为因素造成的数值上的偏差，重复性高；2、本发明提供的颗粒物检测方法的检测效率比目测法提高一至两倍，检测效率更高，能够更为快捷地出具检测分析结果；3、本发明提供的颗粒物检测方法不仅能够统计各类型颗粒物的数量，还能够统计异形颗粒的尺寸分布、异色颗粒的尺寸分布，以及颗粒平均重量、颗粒平均直径、千分异形异色率、千克异形异色率等数据，数据分析更加全面，不仅能够完整体现产品形态、质量，还可以指导生产操作，及时发现问题进行调控。

虽然通过实施方式描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (19)

1.一种颗粒物检测方法，其特征在于，包括：

获取颗粒物自由下落过程中第一线阵相机拍摄的颗粒物的第一彩色图像、第二线阵相机拍摄的颗粒物的第二彩色图像；所述第一线阵相机与所述第二线阵相机分别从颗粒物自由下落路径的两侧拍摄颗粒物，且所述第一线阵相机和所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径方向上上下设置；所述第一线阵相机、所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径的两侧相对设置；线阵相机自拍摄第一张图像起至拍摄第二张图像前的时间段为一个周期；

分别对所述第一线阵相机各周期拍摄的第一彩色图像进行异色检测，并分别对所述第二线阵相机各周期拍摄的第二彩色图像进行异色检测；

对于所述第一线阵相机和所述第二线阵相机的各周期图像执行第一操作和/或第二操作：

所述第一操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃；

所述第二操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定异色颗粒的特征是否对应，包括：斑点在异色颗粒中的位置是否是镜像对应。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定异色颗粒的特征是否对应，包括：异色颗粒的外轮廓形状镜像对应。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在先执行所述第一操作的情况下，若所述第一操作确定具有特征对应的异色颗粒，则不再执行所述第二操作；

在先执行所述第二操作的情况下，若第二操作确定具有特征对应的异色颗粒，则不再执行所述第一操作。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃，包括：将对应的异色颗粒中斑点面积较小的异色颗粒的识别结果舍弃。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一彩色图像和所述第二彩色图像是在漫反射光源照射自由下落的颗粒物时拍摄的。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，异色检测时对目标图像进行异色识别；异色识别过程包括：

将目标图像转换至HLS色彩空间；

获取颗粒物中杂质的N种颜色类型的色度值取值区间、亮度值取值区间、饱和度值取值区间；所述N种颜色类型按照优先级排序，且第i个优先级的颜色类型标识设置为255-i，其中i和N为自然数；

根据各颜色类型的色度值区间，为目标图像的色度通道子图像中的各像素值设置第一颜色类型标识；根据各颜色类型的亮度值区间，为目标图像的饱和度通道子图像中的各像素设置第二颜色类型标识；根据各颜色类型的饱和度取值区间，为目标图像的饱和度通道子图像中的各像素设置第三颜色类型标识；所述第一颜色类型标识、所述第二颜色类型标识、所述第三颜色类型标识的取值范围为：0、[255-N，255-i]中的整数；0表示位于各颜色类型的取值区间外，255-i表示第i个优先级的颜色类型的标识；

对于各像素分别执行如下操作：将当前像素对应的所述第一颜色类型标识、所述第二颜色类型标识、所述第三颜色类型标识中的最大值作为所述当前像素的最终颜色类型标识；

判断相同最终颜色类型标识的像素所形成的各个区域的面积是否大于或等于预定阈值；

将面积在大于或等于预定阈值的区域作为检测到的斑点区域，并将所述区域内各像素的最终颜色类型标识或者255与所述最终颜色类型标识的差值作为所述斑点区域的颜色标记；

其中，所述目标图像为所述第一彩色图像或所述第二彩色图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，异色检测时对目标图像进行异色识别：异色识别过程还包括：

根据各斑点区域的位置对目标图像进行裁剪得到各子图像；每个子图像对应颗粒物中的一个斑点；每个子图像包括完整的斑点图像以及斑点在颗粒物中的位置信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，除异色检测之外，所述方法还包括通过以下方法进行异形检测：

获取颗粒物自由下落过程中第三线阵相机拍摄的图像；

从所述第三线阵相机拍摄的图像中识别出颗粒物的轮廓；

根据所述颗粒物的轮廓计算所述颗粒物的形状特征参数；

根据所述颗粒物的形状特征参数确定所述颗粒物是否为异形颗粒。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述形状特征参数包括以下至少一者：颗粒面积、颗粒周长、最大内接圆、最小外接圆、最小外接矩形、凸包面积、颗粒尺寸、过筛直径、表面粗糙度、圆度、伸长度、形状因子、凸度。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取预先确定的颗粒分类模型；

将所述颗粒物的形状特征参数输入所述颗粒分类模型，得到所述颗粒分类模型输出的颗粒分类结果；

在所述颗粒分类模型的输出结果属于预定颗粒类型的情况下，确定所述颗粒为异形颗粒。

12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据识别出的颗粒物的轮廓，从所述第三线阵相机拍摄的图像中裁剪出各子图像，每个子图像包括一个颗粒物的完整图像；

将各子图形与表示子图形中的颗粒物是否为异形颗粒的标记关联存储。

13.一种颗粒物检测系统，其特征在于，包括：

图像获取单元，包括用于获取颗粒物自由下落过程中第一线阵相机拍摄的颗粒物的第一彩色图像、第二线阵相机拍摄的颗粒物的第二彩色图像；所述第一线阵相机与所述第二线阵相机分别从颗粒物自由下落路径的两侧拍摄颗粒物，且所述第一线阵相机和所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径方向上上下设置；所述第一线阵相机、所述第二线阵相机在颗粒物自由下落路径的两侧相对设置；线阵相机自拍摄第一张图像起至拍摄第二张图像前的时间段为一个周期；

异色识别单元，用于分别对所述第一线阵相机各周期拍摄的第一彩色图像进行异色检测，并分别对所述第二线阵相机各周期拍摄的第二彩色图像进行异色检测；

汇总单元，包括用于对于所述第一线阵相机和所述第二线阵相机的各周期图像执行第一操作和/或第二操作：

所述第一操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机上一周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃；

所述第二操作包括：判断所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像的异色检测结果与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像的异色检测结果中是否都具有异色颗粒；在都具有异色颗粒的情况下，将所述第二线阵相机当前周期拍摄的第二彩色图像中识别到的异色颗粒与所述第一线阵相机当前周期拍摄的第一彩色图像中识别到的异色颗粒进行比对，确定异色颗粒的特征是否对应；在具有特征对应的异色颗粒的情况下，将对应的异色颗粒中的一个异色颗粒识别结果舍弃。

14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述图像获取模块还包括用于获取颗粒物自由下落过程中第三线阵相机拍摄的颗粒物的图像；相应地，所述系统还包括异形识别单元；

所述异形识别单元用于通过以下方法进行异形检测：

获取颗粒物自由下落过程中第三线阵相机拍摄的图像；

从所述第三线阵相机拍摄的图像中识别出颗粒物的轮廓；

根据所述颗粒物的轮廓计算所述颗粒物的形状特征参数；

根据所述颗粒物的形状特征参数确定所述颗粒物是否为异形颗粒。

15.根据权利要求14所述的系统，其特征在于，所述汇总单元还包括将根据异色识别单元和异形识别单元的识别结果进行统计得到颗粒物的异形异色检测结果。

16.一种颗粒物检测装置，其特征在于，包括：

第一料斗，用于承装待检测的颗粒物；

第一传送机构，位于所述第一料斗的下方，用于将第一料斗中下落的颗粒物传送至第二料斗上方，并使颗粒物在所述第二料斗的上方自由下落至所述第二料斗中；

所述第二料斗，设置在所述第一传送机构下方，用于盛接从所述第一传送机构下落的颗粒物；

第二传送机构，位于所述第二料斗的下方，用于将所述第二料斗中下落的颗粒物传送至物料收集器上方，并使颗粒物在所述物料收集器的上方自由下落至所述物料收集器中；

所述物料收集器，设置在所述第二传送机构下方，用于盛接从所述第二传送机构下落的颗粒物；

第一线阵相机、第二线阵相机，用于拍摄自由下落的颗粒物的彩色图像；所述彩色图像用于进行异色检测；所述第一线阵相机、所述第二线阵相机相对设置在颗粒物自由下落路径的两侧；

电子设备，与所述第一线阵相机、所述第二线阵相机连接；所述电子设备用于执行权利要求1至12任一项所述的颗粒物检测方法；

其中，所述第一线阵相机、所述第二线阵相机均设置在所述第一传送机构与所述第二料斗之间，或者所述第一线阵相机、所述第二线阵相机均设置在所述第二传送机构与所述物料收集器之间。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述第一线阵相机和所述第二线阵相机分别配置有漫反射光源，以漫反射光源拍摄颗粒物。

18.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，还包括：第三线阵相机，用于拍摄自由下落的颗粒物的图像；所述第三线阵相机拍摄的图像用于进行异形检测；

在所述第一线阵相机、所述第二线阵相机均设置在所述第一传送机构与所述第二料斗之间的情况下，所述第三线阵相机设置在所述第二传送机构与所述物料收集器之间；

在所述第一线阵相机、所述第二线阵相机均设置在所述第二传送机构与所述物料收集器之间的情况下，所述第三线阵相机设置在所述第一传送机构与所述第二料斗之间。

19.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述处理器和所述存储器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而实现权利要求1至12任一项所述方法的步骤。