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[發明專利]一種快速局部閾值分割的水果表面缺陷檢測方法在審

專利信息
申請號: 201710199277.5 申請日: 2017-03-29
公開(公告)號: CN107037056A 公開(公告)日: 2017-08-11
發明(設計)人: 應義斌;容典;饒秀勤 申請(專利權)人: 浙江大學
主分類號: G01N21/88 分類號: G01N21/88
代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司33200 代理人: 林超
地址: 310058 浙江*** 國省代碼: 浙江;33
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 快速 局部 閾值 分割 水果 表面 缺陷 檢測 方法
【說明書】:

技術領域

本發明涉及計算機視覺圖像處理方法,具體涉及一種快速局部閾值分割的水果表面缺陷檢測方法。

背景技術

表面缺陷檢測是水果分級的重要依據之一,在世界各國的水果評級標準中有嚴格的規定。國內外大量學者研究通過計算機視覺方式檢測水果及農產品表面缺陷,但是許多農產品是類球體,二維圖形中部的灰度值要遠大于邊緣的灰度值,導致表面缺陷圖像檢測的困難。

經過現有的技術檢索發現,方法主要分為三類:

1)基于球體灰度模型的處理方法。譬如專利文獻中國專利CN101984346A記載了一種基于低通濾波的水果表面缺陷檢測方法,首先獲得去除背景的R分量圖像,利用水果彩色圖像通過離散傅里葉變換進行低通濾波然后離散傅里葉反變換獲得表面亮度圖像,前者圖像除以后者圖像得到均一化亮度圖像,再采用單閾值實現水果表面缺陷分割,該技術能檢測亮度較低的表面缺陷,但是會丟失在中心區域以及邊緣區域的高亮度及中亮度表面缺陷;中國專利CN102788806A利用水果RGB圖像和NIR圖像,計算對比水果的缺陷形狀、大小,但是水果不是嚴格球體,該專利用二值圖像外接矩形最大寬度近似水果直徑,最大寬度的一半作為迭代次數終止條件。這種方法對非圓形的橢圓形水果會產生誤差,而且橢圓形水果長軸和短軸受到的光照朗伯現象不一樣直接用該區域像素點直接進行亮度平均處理,會對缺陷檢測帶來誤差;Li Jiangbo等人(2013)利用光照傳輸模型與圖像比技術檢測臍橙表面缺陷,該方法算法對較低亮度缺陷有效,但是容易丟失高亮度以及中亮度表面缺陷區域。(Automatic detection of common surface defects on oranges using combined lighting transform and image ratio methods Jiangbo Li,Xiuqin Rao,Postharvest Biology and Technology 2013);李江波等人(2011)利用水果表面亮度矯正單閾值臍橙表面缺陷提取,該方法會丟失高亮度表面缺陷區域(李江波,饒秀勤,應義斌.水果表面亮度不均校正及單閾值缺陷提取研究,農業工程學報,2011年12期)。

2)基于表面紋理特征的處理方法。López-García F等人(2010)利用多元圖像理論以及表面紋理特征算法訓練方法檢測臍橙表面缺陷,該算法比較復雜不易用于在線,而且檢測臍橙表面缺陷類型有限。(López-García F,Andreu-García G,Blasco J,et al.Automatic detection of skin defects in citrus fruits using a multivariate image analysis approach[J].Computers and Electronics in Agriculture,2010,71(2):189-19)。

3)基于多光譜成像技術的處理方法。J.Blascoa等人利用多光譜成像設備進行臍橙表面缺陷分析,該方法硬件成本較高和復雜(2007)(J.Blascoa,N.Aleixos.(2007).Citrus sorting by identification of the most common defects using multispectral computer vision.Journal of Food Engineering 83(2007)384–393)。

現有方法存在檢測表面缺陷類型有限以及計算方法較復雜速度慢難以用于在線檢測或者依賴成本較高的復雜硬件成像技術的問題,因此需要新的水果表面缺陷檢測方法。

發明內容

為了解決背景技術中檢測表面缺陷類型有限以及計算方法較復雜難以用于在線檢測或者依賴成本較高的復雜硬件成像技術的問題,本發明的目的在于提供一種快速局部閾值分割的水果表面缺陷檢測方法,適用于在線檢測場合。

如圖1所示,本發明解決其技術問題所采用技術方案的步驟如下:

1)獲取水果RGB彩色圖像;

2)對水果RGB彩色圖像去除背景轉換成灰度圖像,形成目標圖像P(i,j);

3)對目標圖像P(i,j)轉換成積分圖像I(x,y);

4)用積分圖像I(x,y)進行計算并對目標圖像P(i,j)處理獲得目標二值化圖像D(i,j);

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