基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法

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1、2015年6月农机化研究第6期基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法12222王富春，李军，张润浩，任静，宋怀波(1．柳州职业技术学院机电工程系，广西柳州545006;2．西北农林科技大学机械与电子工程学院，陕西杨凌712100)摘要:利用近红外光谱技术进行苹果霉心病的无损检测是目前的主流方法，其光谱与霉心病的病变程度密切相关。为了实现苹果霉心病病变程度的精确测量，设计并实现了一种基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法。首先，基于Otsu算法，利用果实区域与背景反差较大的特点，实现果实、病变与背景区域的分割，并对分割图像进行区域填充等预处理操作;然后，

2、针对分割后包含病变的苹果图像，运用Otsu算法进行二次分割，分别提取腐烂病斑区域与整个苹果区域的面积;最后，计算出病变区域的比例，得到其病变程度。为了验证算法的有效性，利用多幅图像进行了测试，并与利用Photoshop手工选取的实际病斑面积进行了对比。试验结果表明，利用该方法得到的腐烂程度误检率为8．87%，可以有效地实现苹果霉心病病变程度的测量。关键词:苹果霉心病;病变程度;病斑分割;计算机视觉中图分类号:TP391．4;S126文献标识码:A文章编号:1003－188X(2015)06－0189－05DOI:10.13427/j.cnki.njyi.201

3、5.06.046谱技术进行了苹果霉心病的无损检测，发现霉心病苹0引言［8］果的发病率与果形指数密切相关。李芳等利用一苹果霉心病是危害苹果产品及品质的主要病害种基于生物阻抗特性的苹果霉心病无损检测方法，取［9］之一。根据有关报道，苹果霉心病在元帅系品种上的得了较好的效果。发病率在14．7%～62．1%之间，一般年份损失约根据上述分析可以发现，苹果霉心病的检测与霉10%，重病年份损失30%以上。苹果霉心病在贮藏期变病斑的面积有很大关系，其霉变程度会导致苹果的还会陆续发病，导致全果腐烂，不堪食用。苹果霉心吸收光谱和反射光谱发生变化。实现苹果霉心病病病的病变直接关系到

4、果品的质量、销售与经济效益。变程度的精确测量，对于发现光谱与病变的规律具有因此，实现苹果霉心病的准确检测对于苹果产业的健重要的借鉴意义。但是由于病斑区域形状不规则，且康发展具有极其重要的意义［1－5］。存在果心变褐、霉烂、充满灰色或粉红色霉状区域等为了解决这一问题，国内外众多学者均开展了大原因，常规的病变测量方法很难实现病变区域的精确量的研究工作，并取得了一批研究成果。杨亮亮等利测量。鉴于上述原因，本研究拟利用计算机视觉技术用X射线和机器视觉相结合的检测方法，发现依靠提实现霉变病斑面积的精确测量，为发现病变程度与光［10－13］谱间的规律提供依据。升小波变换的

5、检测算法对苹果霉心病的检测准确率［6］可达92%。Shenderey等通过近红外透射光谱技术1试验材料及其预处理对苹果霉心病进行了检测，结果显示在全波段(550～1．1试验材料1050nm)范围内对健康苹果的检测准确率为92%，腐试验采用PanasonicLX5GK型数码照相机进行图烂面积在30%以上的霉心病苹果的检测准确率为像的获取，设置24～90mm焦距，JPEG图片存储格式。100%;而对介于二者之间的霉心病病果的准确检测［7］以霉变苹果为试验对象，图像采集时在霉变苹果背后率较低，仅为86%。李顺峰等利用近红外漫反射光用纯色背景作为采集背景。图1为霉心病

6、示例图像收稿日期:2014－06－28及其灰度图像。由图1可以发现:苹果霉心病的果心基金项目:国家“863计划”项目(2013AA10230402);中央高校基本位置存在褐变、霉烂，同时还充满灰色或粉红色霉状科研业务经费项目(QN2011031);陕西省自然科学基金项物，在彩色及灰度图上变化较大且其形状不规则，利目(2014JQ3094);西北农林科技大学本科生优质课程建设项目(2012)用常规方法很难精确测量。作者简介:王富春(1979－)，男，广西玉林人，讲师，硕士，(E－1．2霉心病病斑图像预处理与分割方法mail)luotuo2761@sohu．com

7、。1．2．1霉心病病斑图像预处理通讯作者:宋怀波(1980－)，男，山东济宁人，副教授，硕士生导师，(E－mail)songyangfeifei@163．com。图像预处理是将输入图像转变成易于获取所需信·189·2015年6月农机化研究第6期l－1息状态的各种处理的总称，其目的是消除噪声、提高图ni［14］pi=N;pi≥0，∑pi=1(1)像质量，为图像分割处理做必要的准备。i=0假设阈值t将其划分为目标C0和背景C1两类，则C0和C1两组的概率分别为ttW0=∑ni/N=∑pi(2)i=0i=0l－1lW1=∑ni·i/N=∑pi(3)i=t+1i=t+

8、1可得C0和C1两组的平均灰度值分别为