[發明專利]一種水果分選中的多果檢測方法與裝置

有效

• 申請號: 201711485171.8
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108262267B
• 公開（公告）日: 2019-10-18
• 發明（設計）人: 張馳;黃文倩;李江波;田喜;彭發
• 申請（專利權）人: 北京農業智能裝備技術研究中心
• 主分類號: B07C5/34
• 分類號: B07C5/34
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;李相雨

本發明涉及水果加工技術領域，提供一種水果分選中的多果檢測方法與裝置，主要解決水果分選中會將尺寸較小的多個水果誤判為一個尺寸較大的水果從而導致錯誤分選的問題，該方法包括：對采集的目標水果圖像針對目標水果分別進行自上而下和自下而上的縱向邊界掃描，獲取第一目標水果區域；對目標水果圖像針對目標水果分別進行自左而右和自右而左的橫向邊界掃描，獲取第二目標水果區域；根據第一目標水果區域計算第一目標水果截面積，根據第二目標水果區域計算第二目標水果截面積；判定第一目標水果截面積與第二目標水果截面積中較大者與較小者比值大于或等于設定閾值的目標水果為多果。本發明能夠有效檢測多果混入，避免錯誤分選，提高分選準確率。

技術領域

本發明涉及水果加工技術領域，更具體地，涉及一種水果分選中的多果檢測方法與裝置。

背景技術

在水果加工過程中，往往需要對水果進行分選處理。機械式水果分選方法中，主要根據水果尺寸的大小，依靠設置不同尺寸的機械料斗對水果進行粗略分選。機械式分選方法極易對水果造成損傷，且會有部分尺寸較小的水果未能落入相應料斗，而落入尺寸較大的料斗，造成分選結果準確性較差。

利用機器視覺技術的水果分選方法中，通常包括對水果的重量或體積，以及表皮質量分別進行檢測評價，通過重量或體積判斷大小，通過表皮質量判斷品質。具體操作時，通常先進行稱重或尺寸測量，再通過圖像采集分析表皮質量進行分選。

利用機器視覺技術的分選方法不僅能降低人工成本，還能提高檢測效率和檢測精度。但在實際生產中，由于水果的尺寸范圍較大，果托的設計要保證能夠輸送尺寸較大的水果，經常會出現多個尺寸較小的水果落入同一果托的情況。在計算尺寸指標時，會將一個果托中尺寸較小的多個水果誤判為一個尺寸較大的水果，從而導致錯誤分選，造成同一等級中混有大尺寸水果和小尺寸水果的情況。

發明內容

為了克服上述問題或者至少部分地解決上述問題，本發明提供一種水果分選中的多果檢測方法與裝置，用以有效檢測多果混入，避免錯誤分選，提高分選準確率。

一方面，本發明提供一種水果分選中的多果檢測方法，包括：S1，對采集的目標水果圖像針對目標水果分別進行自上而下和自下而上的縱向邊界掃描，獲取第一目標水果區域；S2，對所述目標水果圖像針對所述目標水果分別進行自左而右和自右而左的橫向邊界掃描，獲取第二目標水果區域；S3，根據所述第一目標水果區域計算第一目標水果截面積，根據所述第二目標水果區域計算第二目標水果截面積；S4，判定所述第一目標水果截面積與所述第二目標水果截面積中較大者與較小者比值大于或等于設定閾值的目標水果為多果。

進一步的，所述方法還包括：判定所述第一目標水果截面積與所述第二目標水果截面積中較大者與較小者比值小于所述設定閾值的目標水果為單果。

進一步的，在所述S1的步驟之前，所述方法還包括：利用CCD攝像機獲取所述目標水果的RGB圖像，并提取所述RGB圖像中的R分量圖像。

其中，所述S1的步驟進一步包括：S11，由所述R分量圖像左邊緣第一列像素開始依次向右，對每一列像素，分別自上而下和自下而上判斷各像素的灰度與設定灰度閾值大小關系，直至所述像素的灰度不小于所述設定灰度閾值；S12，以每一列像素中自上而下的第一個灰度不小于所述設定灰度閾值的像素作為所述第一目標水果區域的上邊界點，以每一列像素中自下而上的第一個灰度不小于所述設定灰度閾值的像素作為所述第一目標水果區域的下邊界點，確定所述第一目標水果區域。

其中，步驟S3中所述根據所述第一目標水果區域計算第一目標水果截面積的步驟進一步包括：將所述R分量圖像中縱向掃描到的灰度小于所述設定灰度閾值的像素的灰度值設置為設定背景灰度，統計所述R分量圖像中灰度大于所述設定背景灰度的像素的個數作為所述第一目標水果截面積。