[發明專利]一種基于明暗恢復形狀的水果大小分級方法

在審

• 申請號: 201410067427.3
• 申請日: 2014-02-26
• 公開（公告）號: CN103824224A
• 公開（公告）日: 2014-05-28
• 發明（設計）人: 黨宏社;張娜
• 申請（專利權）人: 陜西科技大學
• 主分類號: G06Q50/02
• 分類號: G06Q50/02;G06T17/10
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 段俊濤

技術領域

本發明涉及一種利用數字圖像處理技術實現農產品品質的自動無損檢測的方法，具體涉及一種從明暗恢復形狀的水果大小分級方法。

背景技術

中國是一個水果生產大國，快速、準確地實現水果的檢測與分級處理，是提高水果經濟效益、增強產業國際競爭力的一項重要措施。

傳統的水果大小分級是人工分級，依靠熟練工人的經驗來目測判斷水果的大小，難以保證分級結果的準確性和有效性，不能滿足市場的需求。現有的基于計算機視覺的水果大小分級方法，采用常規的數字圖像處理算法，通過對采集到的水果圖像進行預處理、水果區域分割、特征檢測等處理，計算出果徑，用果徑作為水果大小的特征參數，經過系統標定確定水果的實際測量值，最終通過上述測量值實現水果大小的分級。該方法處理過程復雜，計算量大，執行時間較長，且對于一些形狀復雜、不規則的水果大小分級結果有一定的偏差，一定程度上限制了其在農業生產領域的實際推廣和應用。

通常果徑是衡量水果大小的標準，而體積也可以作為衡量標準對水果進行大小分級。因此基于計算機視覺的水果大小分級，首先可以對采集到的圖像進行三維重建，然后計算體積，通過水果的體積進行水果的大小分級。明暗恢復形狀(SFS)法是根據圖像中物體表面的明暗變化，恢復物體表面各點的相對高度，即根據圖像表面的灰度信息恢復物體的高度，從而重建物體的三維形狀。利用明暗恢復形狀法進行水果的大小分級，能夠降低傳統圖像處理算法的復雜度，提高水果分級效率。

發明內容

為了克服上述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種基于明暗恢復形狀的水果大小分級方法，以研究農產品品質檢測領域中的水果后期分級處理為背景，可降低圖像處理復雜度，提高分級的效率。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案是：

一種基于明暗恢復形狀的水果大小分級方法，包括如下步驟：

首先，通過CCD相機獲得被測水果的原始圖像，利用數字圖像處理技術對圖像進行預處理；

其次，用明暗恢復形狀法對水果進行三維重建，為了避免光照對物體的影響，對重建后的三維物體表面進行曲線擬合，減小三維重建的誤差，對重建后的物體進行體積計算；

最后，使用大量樣本進行訓練，利用上述算法，實現對水果大小的分級。

所述CCD相機獲得被測水果的原始圖像為左視圖和右視圖，所述預處理是指對圖像進行濾波和灰度化處理。

所述用明暗恢復形狀法對水果進行三維重建的具體過程是：

首先，將灰度化處理后的左右視圖與背景進行分割，將背景灰度值設置為0；

其次，根據圖像的灰度信息，引入物體表面的光滑約束條件，解得物體表面的梯度值；

最后由梯度值得到物體的高度值，進而得到物體的三維結構。

與現有技術相比，本發明的有益效果是：

實驗結果表明，本發明涉及的基于明暗恢復形狀的水果大小分級方法，可以實現對水果大小的分級，具有自動、無損、準確度高的特點。若將本發明應用于農業生產領域，能夠較好地解決水果產后精確、便捷的分級處理問題，從而提高水果的商品化處理能力，增加果農收入，促進經濟發展，具有很大的市場潛力。

附圖說明

圖1為本發明的水果大小分級方法處理流程圖。

具體實施方式

本發明以蘋果作為被測對象，處理流程如附圖1所示，具體實施步驟如下：

Step1、對系統進行定標，計算像素當量ε，得到單位像素所代表的實際尺寸。

Step2、通過CCD相機獲得被測蘋果的左視圖和右視圖。

Step3、對左視圖和右視圖進行濾波處理。

Step4、對濾波后的圖像進行灰度化處理。

Step5、對蘋果圖像的左右視圖與背景進行分割，將背景灰度值設置為0。

Step6、采用明暗恢復形狀法對左視圖進行三維重建，對左視圖重建后的蘋果表面坐標點進行曲線擬合。

Step7、統計左視圖三維模型空間中所包含的實際立體像素塊數目。

Step8、采用明暗恢復形狀法對右視圖進行三維重建，對右視圖重建后的蘋果表面坐標點進行曲線擬合。

Step9、統計右視圖三維模型空間中所包含的實際立體像素塊數目。

Step10、對左右視圖三維模型空間中所包含的實際立體像素塊數目進行求和為sum。

Step11、利用像素當量，體積為sum×ε³，將圖像坐標系中的體積換算為實際測量體積。