基于机器视觉的核桃外部缺陷检测与分级研究

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1、万方数据教疆农业大学硕士学位论文5．1．3核桃正常果RGB图像采集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．565．2图像处理与特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一565．2．1图像处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯565．2．2特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯565．3核桃分级模型的建立与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一575．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯60第6章研究结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6l6．1研究结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．6l6．2展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一62参：考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯63j受谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．．⋯．．．⋯⋯⋯．．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯73作者简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．74VII万方数据1．1前言第1章绪论核桃(胡桃)是一种高营养价值和商业价值的林果产品，一直为人们所青睐，常以干果和初加工食品为主，素有“长寿果”、“万岁子”等美誉之称。据美国农业部

3、2012年统计数据显示，中国、美国、乌克兰、土耳其等国家是全球主要的核桃种植区域，其中，中国是全球最大的核桃生产国和消费国，2012年中国核桃种植面积近5000万亩，产量为126万吨，主要分布在云南、新疆、四川、河北、山西、陕西、甘肃、河南等省或自治区；其中，新疆从2004年至2012年，核桃种植面积和产量不断增加，2012年种植面积约为360万亩，产量为31．36万吨。如图1．1所示。353025留20k面15klO5O二-■I万方数据基t南t器视觉韵核桃外部缺陷捡溺与分级研究和虫孔)等；性状特征包括大小、壳厚、质量、外观、出仁率、含水率(MC)等。其中，根据核桃缺陷存在的位置能否通过肉眼等

4、直接观察到，又将核桃的缺陷划分为外部缺陷与内部缺陷。根据标准GB／T20398．2006，核桃的外部缺陷主要表现为核桃壳的破损(裂缝、碎壳)、虫孔、黑斑(残留青皮或单宁氧化、病虫害造成的黑斑)等特征【4】。一方面，破损与虫孔缺陷使核桃仁直接暴露于外部环境，不仅容易氧化变质，而且在清洗等加工过程中还易受到非洁净水等的污染；黑斑不仅影响核桃的外观品相及等级，还容易因吸湿而霉变。另一方面，我国核桃品种繁多，品种间核桃果的颜色、纹理、形状、壳厚等特征不同，其缺陷类型和形状，以及缺陷与果面正常区域的差异性也表现出较大的不同15J。所有这些因素不仅对核桃储存、加工质量控制与食品安全构成威胁，还对缺陷果的识

5、别造成一定困难【6】。因此，在核桃的生产和加工过程中，如何快速而准确地识别并处理这些缺陷，对核桃自动化、智能化与集成化设备的研发提出了更高的技术要求。其次，在生产加工过程中通过对核桃正常果划分不同等级，能够合理化核桃商品价格，提高商品价值与市场竞争力。目前，我国的核桃分级主要以人工为主，存在劳动强度大、主观性强、分级准确度不够稳定、生产效率低等问题。因此，在识别并处理核桃缺陷果后，实现核桃正常果的在线分级是核桃商品生产的又一关键问题。机器视觉技术是用机器(通常指图像采集系统)代替人眼，结合图像处理、模式识别算法，在坚果快速实时在线自动检测领域的应用已经有了长足的进展。可见光波段图像的坚果外部特

6、征或瑕疵的定性、定量分析已有不少的研究和探索，一些研究成果也已经转化为分拣设备【7_8】。而在核桃深加工之前，在满足工业在线检测对单位处理时间与识别精度指标的前提下，如何实现核桃正常果与缺陷果的判别分析，作为核桃工业化初加工智能化设备开发的基础研究问题被提出来；其次，用机器视觉技术检测核桃外部缺陷，相对于其他无损检测技术具有成本可控、快速、高效等优点。1．3坚果无损检测的研究与应用现状在研究对象上，国内外先后对阿月浑子、巴西坚果、核桃、榛子、花生、板栗、腰果、松子、杏核等做了无损检测研究。2万方数据颧疆农业大学硕士学位论文在技术手段和方法上，国内外学者将机器视觉、X射线成像、近红外检测、多光谱

7、检测、高光谱成像、介电特性检测和声特性检测等技术应用在坚果无损检测领域，从坚果性状及瑕疵等的几何、物理(光、电、声)特征入手，采用物理测量、图像处理、光谱分析、时钟频率和频谱分析等方法，提取坚果性状与瑕疵特征的图像轮廓、图像特征区块、特征吸收光谱、特征时钟频率与频谱等。最后采用线性判别、聚类算法、人工神经网络、主成分分析等算法，对坚果的性状与瑕疵进行定性与定量分析。在研究成果上，坚果外部品质检测技