无核白葡萄干机器视觉色泽分级研究

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1、2015年5月农机化研究第5期无核白葡萄干机器视觉色泽分级研究雪合拉提·木塔力甫，李俊伟，郭俊先，胡光辉(新疆农业大学机械交通学院，乌鲁木齐830052)摘要:采用机器视觉技术，针对新疆无核白葡萄干的颜色特征进行分级研究，提取HIS颜色图像，采用中值滤波法滤波，采用最大类间方差法分割图像，采用形态学开运算去除二值图像中的伪目标区域，获得最佳二值图像。同时，分析色调灰度直方图和颜色矩均值直方图，确定采用H、S、I分量颜色的一阶矩、二阶矩、三阶矩作为特征值建立BP神经网络的色泽分级模型，分级准确率最高为96．42%。关键词:机器视觉;图像处理;无核白葡萄干;人

2、工神经网络;颜色分级中图分类号:TP391．41文献标识码:A文章编号:1003－188X(2015)05－0024－05DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2015.05.0050引言1材料与方法随着我国鲜葡萄及其产后深加工产品葡萄干产量1．1材料的不断增加，人们对葡萄干品质的要求越来越高，提实验用样本品种为新疆无核白葡萄干。根据无核［13］高葡萄干品质等级的视觉分级成为亟待解决的问题。葡萄干分级标准NY/T－705－2003，首先将葡萄干随着机器视觉技术的日益成熟，应用机器视觉技术对进行人工分类，依据葡萄干色泽分为A绿色果粒(主葡萄干品质

3、进行无损检测及分级成为当前的研究热色调为绿色和黄绿色)、B黄色果粒(主色调为黄色)、点之一。当前对葡萄干的检测主要是外部品质检测:C劣质果粒(包括霉烂、破损、褐色、黑褐色、渗糖和干［1－4］刘小英等对葡萄干的轮廓、颜色等特征进行检测，瘪的果粒)、D褐色果粒(主色调为褐色和黑褐色)。［5－8］［9］谢锋云对黄绿葡萄的颜色特征检测，唐晶磊等将上述已分类的葡萄干，采用一定的比例混合，形成对葡萄干的形状特征进行检测都取得了较好效果。11个级别的混合样本，如表1所示。［10］表1葡萄干混合后样本中不同类型的比例MahdiAbbasgolipour等(2010年)根据

4、HIS色彩空间特征分级葡萄干，分级准确率达93%。M．Abbasg-Table1Theproportionofdifferenttypesofraisinsblendsample［11］holipour等(2011年)介绍了一种在各种不同光源ABCD样本号级别条件下基于机器视觉的葡萄干检测技术，利用排列的/%/%/%/%遗传算法进行彩色图像分割，该方法可有效识别和分1100000特级离目标区域和非目标区域，克服了变量条件的影响。290442特级［12］KavehMollazade等(2012年)采用图像技术对绿380776特级色、绿色带果梗、黑色、黑色带果

5、梗的4种不同种类葡470101010特级萄干进行分类，分类准确率可达96．33%。本文提出5601414121一种基于HIS颜色空间的葡萄干颜色检测方法，该方6501717161法通过提取H、I、S各颜色分量的颜色矩特征，建立色7402020201泽分级模型，分级准确率达96．42%。83024242229202727262收稿日期:2014－05－18基金项目:国家自然科学基金项目(61367001);新疆农业工程装备创新10103030303设计重点实验室资助项目(2013－2017)1103434323作者简介:雪合拉提·木塔力甫(1964－)，男(

6、维吾尔族)，新疆沙雅人，讲师，工学硕士，(E－mail)Xuehelati@sina．cn。混合样本加上B、C两个样本共13个样本用于检通讯作者:郭俊先(1975－)，男，新疆巴里坤人，副教授，博士，中国农业测研究。每个混合好的葡萄干组质量一致(基本为工程学会会员(E041200010M)，(E－mail)junxianguo@163．com。500g)，以满足葡萄干能够在试样盒中均匀铺设3层为·24·2015年5月农机化研究第5期标准。使用CCD线阵相机拍摄ＲGB图片。每个样本，与背景水平传输，相机经行和帧触发器，实现在线葡在图像采集中经过多次均匀混合，

7、拍摄多幅图像进行萄图像采集。图像分析软件为MatLabＲ2010a。分析，共采集39幅图像，全部样本按3∶1比例随机分1．3方法成训练集和验证集。1．3．1图像处理［14］1．2仪器设备HIS颜色模型在机器视觉中应用较广泛，HIS实验使用“新疆维吾尔自治区重点实验室—新疆模型与人眼感觉颜色的原理相似，且受光照强度变化农业工程装备创新设计”彩色线阵CCD摄像机(PC－影响较小。因此，在图像色泽分析中常采用将原始图30－02K60，加拿大DALSA公司)，相机放于以白色遮像转换到HIS颜色空间的方法。提取HIS图像中的光板为挡板的密闭光源箱内，两套线性光源垂直

8、照射H、I、S颜色分量，如图1(a)所示。在物体两侧。光源箱安装固