基于图像处理猕猴桃缺陷检测探究

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1、基于图像处理狒猴桃缺陷检测探究摘要:该文提出了一种基于图像处理的方法检测猶猴桃的损伤和疤痕缺陷检测方法。首先,通过阈值分割,将獄猴桃图像与背景分割。其次,通过分析损伤和疤痕獄猴桃的颜色特征,选用YcbCr颜色模型的Cr(红色)成分对獄猴桃损伤果检测效果良好,选用HSV颜色模型中的V(亮度)成分用于对獄猴桃疤痕果检测效果良好。对50个损伤和疤痕样本的獄猴桃检测成功率达88%,为獄猴桃缺陷无损检测提供了一种新的方法。关键词:图像处理;獄猴桃;缺陷检测;疤痕;损伤中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2012)17-3979-03Researcho

2、nDetectionofKiwifruitDefectBasedImageProcessingZHOUYi-teng,BINGFeng,WANGWen-jun,TIANLu-sha(CollegeofInformationEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling712100,China)Abstract:Thispaperpresentsadefectdetectionalgorithmforkiwifruitwithspotandinjurebyimageprocessing.First,byusingthreshold

3、method,kiwifruitimageissegmentedfromthebackground.Second,afteranalyzingthecolorfeatureofkiwifruitwithspotandinjure,weselectCrchannelofYCbCrcolormodelandVchannelofHSVcolormodeltodetectdefectfeature・For50sampleswith25spotand25injureseparately,theproposedmethodget88%overallaccuracy.Itprovi

4、desanewalgorithmfordetectingkiwifruitdefectbyusingimageprocessing.Keywords:imageprocessing;kiwifruit;defectdetection;spotinjure獄猴桃是一种营养丰富、保健功能突出的新型水果,有“水果之王”的美誉,中国是目前世界上獄猴桃裁培和出口的主要国家之一[1-2]。为了提高其附值,需按颜色、大小和质量等外部指标进分级处理。目前,利用图像处理技术检测水果外观品质有着快速、无损和客观的优点,能够克服人工检测主观性强和效率低下的不足。许多研究者在苹果、梨、桃和脐

5、橙等水果中进行了广泛的研究,取得了良好的检测结果[3-5]o丁亚兰等对各种背景图像下的獄猴桃图像进行分析,利用R-G颜色分量实现图像分割,通过对不同的阈值方法进行研究对比,分割效率达82%以上[6]。在獄猴桃内部品质方面,陈香维和杨公明在近红外区域利用偏最小二乘法建立獄猴桃与近红外光谱的定量分析数学模型,结果表明,近红外漫反射光谱与獄猴桃糖度含量之间呈现显著的线性相关[7]。吴彦红等将405nm激光照射到獄猴桃样品上,释放出荧光,再用高光谱成像系统釆集诱导的荧光散射图像,进行含糖量检测,发现效果较好[8]。近年来,獄猴桃的品质检测主要集中利用光谱技术检测其内部品质[9

6、],但对獄猴桃的外部品质检测特别是缺陷检测研究较少。本文利用图像处理方法,通过分析獄猴桃果缺陷部分的与正常部分的颜色特征,发现YCbCr颜色模型中Cr通道适宜于检测损伤的獄猴桃果,HSI颜色模型中的亮度通道适且于检测疤痕獄猴桃,通过选择合适的阈值。对50个损伤和疤痕的獄猴桃样本,检测成功率达88%,取得了良好的实验效果,为獄猴桃的无损检测提供了一种新的方法。1实验材料和图像预处理本文设计了一套獄猴桃图像获取实验箱,用以得到样本图像,该系统由计算机、数码相机、照明室和载样台等组成,主要配置为计算机型号为HP,IntelPentiumDual-CoreCPUE52000,

7、内存1G,MV-VD120SC高速工业CCD相机,X64-CL_iPro图像采集卡。为与獄猴桃表面颜色区别,为选用白色作为背景。从市场上选购狒猴桃果中挑出疤痕果。同时,通过外力使獄猴桃果损伤,得到损伤样本。选取损伤和疤痕样本各25个,用于进行缺陷检测。获取獄猴桃图像后,采用固定阈值法,将獄猴桃与背景分割,得到二值獄猴桃图像,再经过映射,得到獄猴桃果彩色图像,方便进行缺陷检测。图la-b是疤痕果和损伤果样本,图lc-d是经过背景分割得到的猶猴桃样本图像。2狒猴桃缺陷检测方法如图1所示,猶猴桃果表面一般呈黄褐色和浅绿色,表面具有较多的绒毛,獄猴桃缺陷部分

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