[發明專利]一種胡蘿卜缺陷的圖像量化檢測方法

有效

• 申請號: 201310086701.7
• 申請日: 2013-03-19
• 公開（公告）號: CN104056789B
• 公開（公告）日: 2017-05-17
• 發明（設計）人: 韓仲志;耿琪超;馮永蓮;鄧立苗;魏蕾;其他發明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 青島農業大學;青島有田農業發展有限公司;青島大谷農業信息有限公司
• 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

技術領域

本發明涉及一種在農業科研領域內使用的農產品外觀品質缺陷的檢測方法，具體的說涉及一種胡蘿卜青頭、須根和開裂的圖像量化檢測方法。

背景技術

胡蘿卜的分級銷售有助于提高胡蘿卜的市場競爭力以及增加經濟效益，目前一些胡蘿卜生產加工企業主要依靠人工肉眼，做一些簡單的分級，然而該些方式檢測和分級增加了人力，提高了生產成本，而且生產效率低，利潤得不到大幅提高，不適合大規模生產和推廣，還有一些果蔬生產加工企業采用依照胡蘿卜的粗度，用不同間隙的滾軸這種機械的方法代替人工進行胡蘿卜的分級，極大的提高了生產效率，解放了勞動力，但目前的這些機械分級設備只能胡蘿卜的粗度進行分級，而胡蘿卜的銷售等級很多指標，如長度、青頭、開裂等不能量化實現，還無法同時完成多個指標的較精確的分級，目前沒有成熟的分級方法和分級設備，相關研究是一個有挑戰性的課題。根據中華人民共和國國內貿易標準（SB/T10450-2007）胡蘿卜銷售等級要求（中華人民共和國商務部2007.12.28發布）等級標準，影響胡蘿卜銷售等級的關鍵指標有開裂、青頭、須根等，其衡量準則比較模糊，為在線胡蘿卜檢測帶來了困難，需要對胡蘿卜進行準確檢測需要對這些指標進行量化。

目前，對胡蘿卜的外觀品質分級主要靠人工目測分級，但如采用圖像處理方法測量胡蘿卜形態，不僅可以替代部分人工測量，而且獲得更高精度的結果。雖然有文獻報道計算機圖像處理方法，用于蘋果、柑橘、馬鈴薯等農產品，但這些基本集中在球型和類球型果蔬上，由于方法固有的局限性，在胡蘿卜等錐形等非球型果蔬上應用受到限制。中國專利申請201010210313.1公開了一種新型的胡蘿卜清洗分選機，但此專利申請中明確支出對胡蘿卜份額品質分選是在人工分選工位上人工分選實現，并沒有涉及有效的基于圖像處理的自動分選方法。

發明內容

本發明所要解決的技術問題就是提供一種通過采用計算機圖像處理方法來實現對胡蘿卜進行青頭、須根和開了進行量化測量的方法，并將胡蘿卜進行缺陷檢測分級。

本發明采用如下技術方案：

胡蘿卜在滾軸傳送帶滾動，到工業相機下方時，拍攝得到胡蘿卜彩色圖像,胡蘿卜在在滾軸的帶動下自轉，可拍攝不同側面的多幅圖像，然后將圖像傳給計算機進行預處理；

預處理過程為：將上述圖像轉化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區域面積Area1。

下一步進行胡蘿卜的青頭、須根和開裂的檢測。

胡蘿卜青頭的圖像量化檢測方法，該方法包括如下步驟：

（1）在R分量上，將二值化后非胡蘿卜區域的背景設置為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，則此值較大，則此胡蘿卜為青頭的胡蘿卜，值越大青頭部分約大。

在上述第（3）步中，分割閾值由實驗測定，根據所選材料不同略有調整。

在上述第（6）步中，機器分級時確定一青頭比值，實驗選擇0.1比較合適。

胡蘿卜須根的量化檢測方法，該方法包括如下步驟：

（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聯通區域有一個像素點為1，則此點為端點，計算端點個數N1；

（3）對骨架圖進行逐點掃描，如果該像素點的8聯通區域有2個像素點為1，則為普通點，不進行標記，如果該點的8聯通區域大于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，則使得端點數為N1-1，得到N；

（5）求須根數MumXu=（N-5）/2個。

在上述第（3）步中，若兩個交叉點的距離小于一定的閾值，則合并交叉點，

在上述步驟中，涉及到的閾值為實驗得到，實驗選擇10比較合適。

胡蘿卜開裂的量化檢測方法，該方法包括如下步驟：

（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；