昆蟲圖像檢測方法以及昆蟲分類方法技術

本發明專利技術提出一種昆蟲圖像檢測方法及昆蟲分類方法，昆蟲圖像檢測方法用以分類昆蟲，此方法包含以下步驟：取得昆蟲于檢測區中的檢測圖像；利用背景相減法獲得關于昆蟲的第一前景圖像；取得第一前景中的飽和度并消除其中的非特征區塊，以獲得第二前景圖像；根據一閥值取得第二前景圖像中關于昆蟲的特征；以及，根據特征判斷昆蟲類別或性別。根據本發明專利技術的昆蟲圖像檢測方法，可自動對昆蟲進行種類或性別分類而節省人力與時間。

【技術實現步驟摘要】
昆蟲圖像檢測方法以及昆蟲分類方法
本專利技術涉及一種昆蟲圖像檢測方法及昆蟲分類方法，尤其涉及一種可自動分類昆蟲的昆蟲圖像檢測方法及應用此方法的昆蟲分類方法。
技術介紹
遺傳學是研究生物體的遺傳及變異的科學，其屬于生命科學的一個重要分支，許多其他分支，例如，基因工程學，是基于遺傳學對基因的研究所衍生出來的新興科學。由于基因與遺傳蘊藏生物本身的奧秘，可通過微觀的角度觀察并解釋巨觀的生物現象，同時基因遺傳學的發展亦可能解決人類社會自古以來的一些重大問題，例如老化與疾病，因此，各界莫不重視對基因的研究。果蠅的基因數量約只有人類的三分之一，然而，控制果蠅發育的基因與人類的控制基因相似，加上果蠅生命周期短、可大量繁殖等適合進行遺傳實驗的優點，使得果蠅在基因研究上扮演重要的角色。以果蠅作為遺傳學研究的材料，利用突變株研究基因和性狀之間的關系已近一百年，至今，各種研究遺傳學的工具已達完善的地步，果蠅提供我們對今日的遺傳學的知識有其不可磨滅的貢獻。在果蠅的遺傳基因研究上，基因工程研究者需要收集未交配過的雌果蠅，以保證遺傳實驗操作上不會受到其他雄性基因的污染導致實驗失敗。欲辨識未交配過的雌果蠅，傳統的方法是以人力將果蠅固定于顯微鏡底下，并通過顯微鏡觀察果蠅的腹部特征來挑選出未交配過的雌果蠅。但由于果蠅均是一次大量培養，且雌果蠅羽化8小時后即達性成熟，因此這種以人眼分辨未交配的雌果蠅的方式必須持續以同樣間隔的時間進行，以避免雌果蠅在培養儲存槽中即進行交配。上述挑選未交配的雌果蠅的作法相當耗費人工，同時以人眼判斷果蠅特征的方式效率不佳，往往為了精準挑選出未交配的雌果蠅而丟棄掉大量無法確定特征的果蠅。除了果蠅之外，不論是要分辨不同種類的昆蟲或是同種類昆蟲中不同的特征，同樣都是需要借助人眼觀察顯微鏡底下的昆蟲再進行判斷，因此也都具有傳統分類方法耗費人力、時間以及效率不佳的問題。
技術實現思路
因此，本專利技術的一范疇在于提供一種新式的昆蟲圖像檢測方法，可自動并精確地辨識昆蟲種類，尤其是可辨識微小昆蟲的種類，以解決現有技術的問題。根據一具體實施例，本專利技術的昆蟲圖像檢測方法包含下列步驟：以圖像檢測器取得在檢測區中的昆蟲的檢測圖像；根據背景圖像以及檢測圖像，通過背景相減法獲得關于昆蟲的第一前景圖像；取得第一前景圖像中的飽和度，并消除其中的非特征區塊而獲得第二前景圖像；根據一閥值取得第二前景圖像中關于昆蟲的特征；并且，根據所得的特征判斷昆蟲類別。此外，本專利技術的另一范疇在于提供一種新式的昆蟲分類方法，應用一昆蟲圖像檢測方法而可自動并精確地辨識昆蟲種類，以解決現有技術的問題。根據另一具體實施例，本專利技術的昆蟲分類方法包含下列步驟：將昆蟲置于檢測區中，并光照檢測區；以圖像檢測器取得在檢測區中的昆蟲的檢測圖像；根據背景圖像以及檢測圖像，通過背景相減法獲得關于昆蟲的第一前景圖像；取得第一前景圖像中的飽和度，并消除其中的非特征區塊而獲得第二前景圖像；根據一閥值取得第二前景圖像中關于昆蟲的特征；根據所得的特征判斷昆蟲類別；并且，根據判斷出的昆蟲類別將昆蟲收集于收集器具中。本專利技術的昆蟲圖像檢測方法和昆蟲分類方法，可自動并精確地辨識昆蟲種類，尤其是可辨識微小昆蟲的種類，而能解決傳統分類方法耗費人力、時間以及效率不佳的問題。關于本專利技術的優點與精神可以借由以下的專利技術詳述及附圖得到進一步的了解。附圖說明圖1繪示根據本專利技術的一具體實施例的昆蟲圖像檢測方法的步驟流程圖。圖2繪示根據本專利技術的另一具體實施例的昆蟲圖像檢測方法的步驟流程圖。圖3繪示根據本專利技術的另一具體實施例的昆蟲圖像檢測方法的步驟流程圖。圖4繪示根據本專利技術的另一具體實施例的昆蟲分類方法的步驟方法圖。圖5繪示用于實行圖4的昆蟲分類方法的昆蟲分類設備的示意圖。其中，附圖標記說明如下：S10～S18、S20～S28、S30～S38、S40～S46：方法步驟S280～S284、S340、S380～S384：方法步驟5：昆蟲分類設備50：檢測區52：圖像檢測器54：運算處理器56：收集器具6：收容槽具體實施方式請參閱圖1，圖1繪示根據本專利技術的一具體實施例的昆蟲圖像檢測方法的步驟流程圖，本具體實施例的方法可用來分類昆蟲，并且特別地，可用來分類如果蠅等微小昆蟲的雌雄雙態性，以節省傳統分類方法中以人眼觀察顯微鏡底下的昆蟲所耗費的大量人力及時間。如圖1所示，本具體實施例的昆蟲圖像檢測方法包含下述步驟：于步驟S10，以圖像檢測器取得檢測區中至少一昆蟲的檢測圖像；于步驟S12，根據檢測區的背景圖像以及所取得的檢測圖像，借由背景相減法獲得與檢測區中的昆蟲有關的第一前景圖像；于步驟S14，取得第一前景圖像中的飽和度，并且將第一前景圖像的非特征區塊消除，進而獲得第二前景圖像；于步驟S16，根據一閥值自第二前景圖像取得與檢測區中的昆蟲有關的特征；最后，于步驟S18，根據所獲得的特征判斷檢測區中昆蟲的類別。于本具體實施例中，昆蟲可被置入檢測區中，并且檢測區可被提供適當的光照，使得檢測區內的亮度足以使圖像檢測器獲得清楚的檢測圖像。步驟S12中，圖像檢測器可不斷地取得檢測區中的圖像，進而獲得背景圖像以用于背景相減法中。舉例而言，昆蟲未進入檢測區時，圖像檢測器所獲得、其中未有昆蟲的檢測區圖像可作為其背景圖像。接著，當昆蟲進入檢測區而被圖像檢測器照得其檢測圖像時，可將該檢測圖像與原先的背景圖像比對以獲得兩者間的差異，亦即關于檢測區中的昆蟲的第一前景圖像。當取得與檢測區中的昆蟲有關的第一前景圖像后，可自第一前景圖像取得其中的飽和度，并清除第一前景圖像中的非特征區塊而獲得第二前景圖像，其中，非特征區塊為第一前景圖像中與昆蟲的分類無關的區塊。舉例而言，在分類未交配的雌果蠅時，第一前景圖像中翅膀的部分并不會有可據以分類的特征，并且，翅膀部分可能會造成分類上的誤差，因此，在此種分類方法中果蠅的翅膀屬于非特征區塊而予以排除。請注意，上述非特征區塊并不限于翅膀部分，而是根據不同類型的昆蟲而可能有不同的非特征區塊，例如，有角的昆蟲在上述步驟中，第二前景圖像中角的部分并非分類昆蟲的主要特征，故角的部分即被認定為非特征區塊。獲得第二前景圖像后，根據閥值取得第二前景圖像中關于此昆蟲的特征。舉例而言，果蠅腹部的交尾器在第二前景圖像中，飽和度大于其他部位，因此，可設定介于果蠅交尾器與其他部位間的飽和度作為閥值。第二前景圖像中飽和度低于閥值的部分被清除，僅留下高于閥值的部分，故果蠅的交尾器可被截取出而作為其特征。由于雄果蠅的交尾器特征與雌果蠅的交尾器特征位置不同，可據以將檢測區中的昆蟲分類為雄果蠅或雌果蠅。于實務中，有時會因為昆蟲本身的特征不明顯或是設備因素，造成無法自第二前景圖像中抽取特征、或是所抽取出的特征不明顯而無法判斷并分類昆蟲，此時可將昆蟲歸類于無法辨識的類別，以避免與其他已確定類別的昆蟲混淆。上述各步驟均可通過處理器進行控制及運算，換言之，本具體實施例可自動對進入檢測區的昆蟲進行檢測并分類，因而大量地節省了人力與時間。請參與圖2，圖2繪示根據本專利技術的另一具體實施例的昆蟲圖像檢測方法的步驟流程圖，其用于分類果蠅的性別以及是否交配。如圖2所示，本具體實施例的圖像檢測方法首先利用圖像檢測器取得果蠅于檢測區中的檢測圖像，如步驟S20所示。由于雄雌果蠅的辨識特本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種昆蟲圖像檢測方法，用以分類至少一昆蟲，其特征在于，該昆蟲圖像檢測方法包含下列步驟：以一圖像檢測器取得該至少一昆蟲于一檢測區中的一檢測圖像；根據該檢測區的一背景圖像以及該檢測圖像，通過背景相減法獲得關于該至少一昆蟲的一第一前景圖像；取得該第一前景圖像中的一飽和度，并消除該第一前景圖像中的一非特征區塊以獲得一第二前景圖像；根據一閥值取得該第二前景圖像中關于該至少一昆蟲的一特征；以及根據該特征判斷該至少一昆蟲的類別。

【技術特征摘要】
2011.09.29 TW 1001353031.一種昆蟲圖像檢測方法，用以分類至少一昆蟲，其特征在于，該昆蟲圖像檢測方法包含下列步驟：以一圖像檢測器取得該至少一昆蟲于一檢測區中的一檢測圖像；根據該檢測區的一背景圖像以及該檢測圖像，通過背景相減法獲得關于該至少一昆蟲的一第一前景圖像；取得該第一前景圖像中的一飽和度，并根據該飽和度的差異消除該第一前景圖像中的一非特征區塊以獲得一第二前景圖像；根據一閾值取得該第二前景圖像中關于該至少一昆蟲的一特征；以及根據該特征判斷該至少一昆蟲的類別；其中該至少一昆蟲為一果蠅，該圖像檢測器是自該檢測區中取得該果蠅的腹部的該檢測圖像，并且該特征代表該果蠅的腹部的交尾器特征。2.如權利要求1所述的方法，其中該非特征區塊為一翅膀區塊。3.如權利要求1所述的方法，還包含下列步驟：根據該特征判斷該果蠅為雄果蠅、雌果蠅以及無法判斷類別的其中的一者。4.如權利要求1所述的方法，還包含下列步驟：根...

【專利技術屬性】
技術研發人員：蔡宏營，林育慶，吳鈺徵，陳榮順，賀陳弘，朱麗安，
申請(專利權)人：蔡宏營，
類型：發明
國別省市：