[發(fā)明專利]一種無損檢測水果表面缺陷的方法

有效

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• 申請日: 2021-05-11
• 公開（公告）號: CN113177925B
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發(fā)明（設計）人: 李尚位;宮愛玲;宋雪艷
• 申請（專利權(quán)）人: 昆明理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/90;G06T7/62;G06T7/12
• 代理公司: 昆明隆合知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 53220
• 代理人: 龍燕

1.一種無損檢測水果表面缺陷的方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

S1、通過補光燈對被檢測水果進行照射補光產(chǎn)生局部陰影，通過編碼器觸發(fā)面陣相機，面陣相機采集水果篩選機或輸送機上水果運動的圖像，并將光信號轉(zhuǎn)換成電信號；

S2、通過圖像采集卡將電信號轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號，再通過中央處理器對數(shù)字信號進行拼接處理，根據(jù)處理后的數(shù)字信號對面陣相機的曝光時間進行調(diào)節(jié)；

其中，曝光時間調(diào)節(jié)的公式如下：

在公式(1)中i為曝光時間，ε_i為相應的曝光時間對應的灰度分析值，N_h為圖像灰度值在[75,255]之間的像素點的個數(shù)，N_l為圖像灰度值在[0,35]之間的像素點的個數(shù)；

在公式(2)中，Δ_i為灰度分析值的變化率，當Δ_i的變化范圍控制在設定值2.1％～4.7％內(nèi)，便可獲得優(yōu)異的ε_i，通過曝光時間使得圖像的平均灰度值控制在設定的范圍內(nèi)；

S3、根據(jù)圖像上缺陷的灰度值與周邊正常區(qū)域的灰度值的差別，再對采集的圖像進行圖像處理、邊緣檢測和外形檢測，采集水果的顏色和篩選機或輸送機背景的顏色以及水果的外形形狀和大小；

S4、根據(jù)圖像不同區(qū)域的特性，對其邊界區(qū)域進行分割，對缺陷部分進行定位，并從中提取所需目標，從而檢測出水果的大小和缺陷，再根據(jù)缺陷的大小對其進行劃分，實現(xiàn)缺陷的量化；

所述S3步驟中圖像處理包括以下步驟：

(1)在水平方向上，對圖像進行逐行掃描，搜尋滿足公式(3)中GV_(i,j)的點，在垂直方向上，對圖像進行逐列掃描，搜尋滿足公式(4)中GV_(i,j)的像素點，并將這些像素點記錄下來，其公式如下：

|GV_(i,j)-GV_(i,j-1)|α_hl (3)

|GV_(i,j)-GV_(i-1,j)|α_hl (4)

其中，α_hl為設定的閾值，GV_(i,j)為第i行、第j列的圖像灰度值；

(2)再逐行掃描整幅圖像，搜尋滿足公式(4)和公式(5)中GV_(i,j)的像素點，并將這些像素點記錄下來，其公式如下：

GV_(i,j)α_h (5)

GV_(i,j)α_l (6)

其中，α_h為設定的高亮度閾值，α_l為設定的低亮度閾值；

(3)將(1)和(2)步驟中記錄的相鄰的像素點連接起來，進而把背景色、缺陷顏色與水果本身的顏色分割開來；

(4)再對圖像中的噪聲點進行消除后，將缺陷圖像截圖并保存下來，從而使得移動高度與寬度內(nèi)的缺陷輪廓記錄在一幅缺陷圖片中。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的無損檢測水果表面缺陷的方法，其特征在于：所述S3步驟中邊緣檢測的方法如下：

通過Krisch邊緣檢測算子把圖像中每個像素點都用8個掩膜進行卷積，每個掩膜都對某個特定邊緣方向作出最大響應，所有8個方向中的最大值作為邊緣幅度圖像的輸出最大響應掩膜的序號構(gòu)成了邊緣方向的編碼。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的無損檢測水果表面缺陷的方法，其特征在于：所述S3步驟中外形檢測的方法如下：

通過采集水果的二維平面圖，再通過對投影面積的計算，獲得反映水果表面積的大小，投影面積通過統(tǒng)計水果的像素點來計算。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述無損檢測水果表面缺陷的方法，其特征在于：所述步驟中(4)噪聲點的消除包括腐蝕運算和膨脹運算，所述腐蝕運算用于對圖像內(nèi)部作濾波處理，消除圖像所有的邊界點，使剩下的圖像沿其周邊比原圖像小一個像素的面積；所述膨脹運算用于將與圖像中接觸的所有背景像素點合并到該圖像中，使得圖像的面積增大到相應數(shù)量的點，實現(xiàn)對圖像的外部作濾波處理。