基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选研究.pdf

农业工程 农业与技术 基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选研究邹 伟(湖南财经工业职业技术学院 湖南 衡阳)摘 要:柑橘品质区分的重要指标之一就是柑橘果实的成熟度 本文对柑橘的成熟度分选技术进行了研究 与柑橘成熟度相关的重要指标则是柑橘表面颜色 本项目利用机器视觉技术 研究了机器视觉技术对柑橘表皮颜色的识别研究 通过相机采集柑橘的 图像 对柑橘图像的 颜色空间模型转换为 颜色空间模型 分别获取 个通道的 数据 按 (色调)、(饱和度)、(亮度)个通道分别计算颜色直方图 发现 通道能很好地反映柑橘的成熟度 通过判断 通道颜色直方图最高峰值(像素数目最多)对应的 色调值所处的区间来判断柑橘成熟度的等级 一等柑橘色度峰值对应的 色调值区间为 二等柑橘色度峰值对应的 色调值区间为 三等柑橘色度峰值对应的 色调值区间为 四等柑橘色度峰值对应的 色调值为大于 根据被检测柑橘的峰值对应的色调值区间进行条件判断 输出柑橘颜色的等级 以此来判断柑橘的成熟度 研究结果表明 基于机器视觉技术的检测手段对柑橘成熟度的检测准确度达到 以上能很好地对柑橘品质进行区分 该研究成果可为水果品质自动化分级技术提供技术支撑关键词:机器视觉 柑橘 颜色检测 成熟度分级中图分类号:文献标识码:/收稿日期:基金项目:湖南省教育厅科学研究项目“基于深度学习的机器视觉柑橘无损检测分级技术研究”(项目编号:)作者简介:邹伟()男 硕士 讲师 研究方向:图像处理、检测技术及自动化装置等引言随着人们消费水平的提高 越来越多的人倾向于购买高品质的水果 目前 我国的水果种植及生产面积位居世界前列 但销售价格远远低于同类进口水果 造成这一现象的原因是销售的水果品质良莠不齐 没有对水果品质进行区分 从而影响了水果的产后附加值 而对水果品质进行无损检测分级是实现水果走向高端市场的重要一环 对水果品质分选方法的技术研究意义重大 本文利用机器视觉技术对柑橘成熟度进行了品质区分 而与柑橘成熟度相关的重要指标则是柑橘表面颜色 表面颜色越是橙黄色则表示越成熟 颜色呈青绿色则表示未成熟 利用机器视觉技术对柑橘表面颜色进行分选的方法 可以规避柑橘表皮人为破损的风险 也可以提高工作效率 为水果后处理加工企业实现水果品质自动化分选提供技术支撑 水果颜色、成熟度检测研究现状近年来 国内外众多科研人员开始注重利用机器视觉技术对水果品质分级的研究 机器视觉水果品质无损检测已成为农林产品智能检测研究的热点课题尤其是对水果品质颜色的区分研究 等研制了一套针对苹果颜色分选的机器视觉系统 该系统可对苹果的黄、绿色进行准确区分 等研究了基于、种颜色模型对水果颜色品质的检测 结果表明 模型在水果颜色检测中效率高准确率偏低 模型最适合水果颜色品质的检测区分 国内也有相关学者进行了此类的研究 饶秀勤等研究了 颜色模型对柑橘颜色等级的区分检测 分级准确度误差仅为 冯斌等引入了神经网络算法评价水果的颜色 选取与果实颜色相关的分形维数特征值作为神经网络的输入层参数 输出结果为颜色等级 结果准确率可达 何东健等利用视觉技术通过采集水果的彩色图像 将 值转换成 值 选用合适色相值下的直方图累计面积百分比对水果的颜色等级进行了很好的区分区分准确度达到了 以上 王丽娟等开发了一套利用机器视觉技术针对苹果成熟度分选的分拣机 大大提高了苹果成熟度分选准确率与分选效率 农业与技术 农业工程 柑橘颜色成熟度检测研究方法本课题利用机器视觉技术对柑橘的果皮颜色成熟度进行了分选研究 利用视觉设备采集柑橘图像 并对柑橘图像进行颜色模型转换 颜色模型更符合人类视觉特征 对柑橘 模型进行颜色通道分离分离出 (色调)、(饱和度)、(色调)个通道 发现 通道更能反映柑橘的颜色特征 对 通道直方图提取最大峰值对应的 色调值 判断柑橘的颜色品质区间 根据柑橘的 色调值区间来对柑橘的成熟度品质进行分选 并对分选结果进行了验证该方法对柑橘成熟度的分选准确度达到以上 柑橘图像的获取与颜色模型转换采用 工业相机获取柑橘的 图像 而 图像是基于设备的 不是面向用户的 需要对采集的柑橘 图像转换成 图像 颜色模型由 通道构成 通道代表色调 通道饱和度 通道代表亮度 从 颜色空间转换成 颜色空间的计算公式:()()()()()()()()计算结果中 如果存在 时 则令 柑橘在 颜色空间下的图像见图 柑橘在 颜色空间下的图像见图 图 柑橘 图图 柑橘 图 图像转 图像核心代码语句:()柑橘 颜色直方图本课题研究的是柑橘 颜色空间下的直方图故先要得到、个通道的颜色直方图 实现方法为调用 算法库中的 ()函数 括号中第 个参数表示柑橘的 图像 第 个参数表示通道 代表 通道 代表 通道 代表 通道第 个参数为掩膜 本文未作掩膜处理 第 个参数表示每个图像维度参与直方图计算的直方图组数 第 个参数表示参与直方图计算的每个维度的数值范围即横坐标的最小值和最大值 具体实现方法及程序语句:()()()()计算、通道的均值和方差、通道直方图的绘制代码程序:()()()()()()得到的 直方图如图 所示 颜色直方图中纵坐标代表像素数目 横坐标代表色调值 从图 可以 农业工程 农业与技术 看出 通道能很好地表示柑橘颜色的特征 故只提取柑橘的 通道直方图 通道直方图如图 所示图 柑橘 颜色直方图图 柑橘 通道颜色直方图 柑橘色度峰值对应的色调值区间计算如图 所示 横坐标代表色调值 纵坐标表示像素在每个色调值出现的频次 含 个最大峰值 此时的色调值对应的像素出现的频次最高 也表示了柑橘的整体颜色 参考前人的研究文献 本项目把 通道颜色直方图峰值对应的色调阈值在 区间划分为一等果 区间划分为二等果 区间划分为三等果 色调阈值超过 的划分为四等果 提取最大峰值对应的色调值的方法:()()()()()(峰值对应的 色调值:)本项目采用 编程语言进行开发 用相机采集柑橘的 图像 对 图像进行处理 通过调用 算法库中的 函数 使柑橘 颜色空间转化为 颜色空间 对 颜色空间图像进行通道分离 调用 算法库中的 函数分别计算、个通道颜色直方图 发现 通道反映了柑橘的颜色特征 对 通道峰值(纵坐标像素数目最多)对应的色调值(横坐标 色调值)进行求解 提取峰值对应的色调值方法已在上文进行了详细阐述 得到了峰值对应的 色调值为 结果如图 所示 也就是说当色调值为 的时候 此时像素数目最多 即该色调值代表了该柑橘表面的颜色图 峰值对应的 色调阈值 柑橘对应的色调区间值判断与柑橘等级分级采用 语言中的、条件语句对柑橘最高峰值对应的色调值区间进行条件判断 根据相应的条件区间对柑橘的颜色等级进行判断 最后输出柑橘的颜色等级 最终可将柑橘的品质分为一等果、二等果、三等果 方便后续的执行机构机械手对柑橘进行分拣 对柑橘色调区间判断及等级分级核心代码语句:结果:(此果是一等果)条件:结果:(此果是二等果)条件:结果:(此果是四等果)因为被检测的柑橘 色调值为 在 这个区间 经过上述程序的条件判断之后 最后输出的结果是此果是一等果 如图 所示 得到的柑橘品质分级结果为一等果图 柑橘品质分级结果 农业与技术 农业工程 柑橘品质分选验证根据试验需要 选取了表皮看上去完全成熟的柑橘和表皮看上去未完全成熟的柑橘进行了试验验证见图 得到一等果和二等果的试验结果 见图 该试验结果为预期结果 验证了该方法分选柑橘成熟度的准确性 为该方法在柑橘后处理产线分选应用奠定了基础图 试验果图 检测结果 结语由于机器视觉技术在水果品质分级市场上的巨大应用前景 研究了机器视觉技术对柑橘成熟度的分选研究 通过 相机获取柑橘的 图像 将 颜色空间转换为 颜色空间 分别获取 个通道的 数据 按、个通道分别计算颜色直方图 发现 通道能很好地反映柑橘的成熟度 以 颜色直方图中像素出现的频次最高时的 色调阈值所处区间来判断柑橘成熟度 该方法判断柑橘的成熟度取得了较好的试验结果 在柑橘的分选检测试验中得到了验证 准确度基本接近 该研究成果可为从事柑橘等水果分选的科研人员提供技术参考参考文献 王丽娟 陈浩然 季石军 等.机器视觉成熟度检测的苹果色选分拣机设计.农业与技术 ().():.():.饶秀勤 应义斌.水果按表面颜色分级的方法.浙江大学学报(工学版)():.冯斌 汪懋华.基于颜色分形的水果计算机视觉分级技术.农业工程学报 ():.何东健 杨青 薛少平 等.果实缺陷面积的计算机视觉测定研究.农业工程学报 ():.杨张鹏.基于柑橘表面颜色的分级技术与控制系统研究.长沙:中南林业科技大学.黄磊.基于机器视觉的沃柑自动分级系统.大众科技 ():.(责任编辑 贾灿)