[發(fā)明專利]一種胡蘿卜缺陷的圖像量化檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310086701.7
• 申請日: 2013-03-19
• 公開（公告）號: CN104056789B
• 公開（公告）日: 2017-05-17
• 發(fā)明（設計）人: 韓仲志;耿琪超;馮永蓮;鄧立苗;魏蕾;其他發(fā)明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 青島農業(yè)大學;青島有田農業(yè)發(fā)展有限公司;青島大谷農業(yè)信息有限公司
• 主分類號: B07C5/34
• 分類號: B07C5/34;B07C5/342;B07C5/36
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種胡蘿卜缺陷的圖像量化檢測方法，該方法包括圖像采集單元，用來采集胡蘿卜的彩色圖像，采集所用的數(shù)碼相機為普通工業(yè)相機，與上述的采集單元相連接的，是預處理單元和量化檢測單元，這兩個單元為通用的個人計算機，分揀裝置與計算機串口連接，通過計算機向分揀裝置下達分揀命令；其中預處理單元將采集單元采集的圖像轉化RGB和HSV分量圖像，提取H分量圖像，利用該分量進行二值化，得到二值化圖像BW，并進行邊緣檢測，在二值化圖像上求取胡蘿卜圖像的面積Area1、長度和粗度，并通過攝像機標定和回歸方程計算出胡蘿卜的重量、長度和粗度規(guī)格；量化檢測單元包括胡蘿卜青頭檢測、胡蘿卜開裂檢測和胡蘿卜須根檢測三個部分；所述胡蘿卜青頭檢測的特征在于：

（1）在R分量上，將二值化后非胡蘿卜區(qū)域的背景設置為0，去除背景的影響；

（2）將去除背景的紅色分量的灰度圖像進行閾值分割，分割閾值經實驗確定為0.8；

（3）在上述分割圖像上，求取黑色區(qū)域面積，即為青頭部分面積Area2；

（4）求出青頭比QingRato=Area2/Area1，QingRato∈[0.0,1.0]；

（5）查看QingRato的范圍，如果QingRato接近于0，則為無青頭的胡蘿卜，此值越大青頭部分越大。

2.根據權利要求1所述的一種胡蘿卜缺陷的圖像量化檢測方法，其中須根檢測步驟如下：

（1）在二值化圖像BW，進行腐蝕和膨脹，進行邊界平滑，然后進行骨架抽取,獲得胡蘿卜的骨架圖；

（2）對骨架圖進行逐點掃描，如果該像素點的8聯(lián)通區(qū)域有一個像素點為1，則此點為端點，計算端點個數(shù)N1；

（3）對骨架圖進行逐點掃描，如果該像素點的8聯(lián)通區(qū)域有2個像素點為1，則為普通點，不進行標記，如果該點的8聯(lián)通區(qū)域大于2個像素點為1，標記該點為交叉點；

（4）計算每個端點與最近的交叉點的距離，如果小于一定的閾值，則使得端點數(shù)為N1-1，得到N；

（5）求須根數(shù)MumXu=（N-5）/2個。

3.根據權利要求1所述的一種胡蘿卜缺陷的圖像量化檢測方法，開裂檢測包括以下步驟：

（1）在S圖像上將背景的陰影部分去除，然后進行開運算以去除雜點和邊界毛刺；

（2）在S圖像上進行二值化；

（3）對所有連通區(qū)進行標記，計算每個連通區(qū)的面積和長寬比；

（4）將大于1000像素點并且同時滿足長寬比大于10倍的區(qū)域識別為開裂區(qū)域；

（5）計算開裂部分的面積Area3，計算開裂度KaiReto=Area3/Area1，KaiReto∈[0.0,1.0]；

（6）當開裂度大于一定程度的閾值，判斷該胡蘿卜開裂嚴重，為次品。