基于機(jī)器視覺的柑橘分級技術(shù)研究.pdf

1、柑橘在我國南方具有廣泛的種植分布。長期以來，柑橘的檢測分級依靠人工和機(jī)械裝置完成，勞動強(qiáng)度大，效率低，難以適應(yīng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。機(jī)器視覺技術(shù)具有檢測精度高，信息豐富，無損檢測等特點(diǎn)，已成為農(nóng)產(chǎn)品檢測分級技術(shù)的研究熱點(diǎn)。本文在查閱文獻(xiàn)和試驗(yàn)分析的基礎(chǔ)上，通過柑橘全表面圖像提取特征量，利用模糊理論實(shí)現(xiàn)柑橘的分級處理。
　　文中分析了機(jī)器視覺系統(tǒng)的工作原理，選取了合適的光源、工業(yè)相機(jī)和鏡頭，并引入雙平面鏡結(jié)構(gòu)，搭建柑橘全表面圖像采集試驗(yàn)箱。在

2、柑橘圖像的預(yù)處理中，利用直方圖工具在RGB和HSI顏色空間中，分別對柑橘各分量圖像進(jìn)行分析。選取H分量圖像進(jìn)行背景分割，通過形態(tài)學(xué)方法和面積比較法去除誤分割區(qū)域，提取完整的柑橘果面圖像。
　　通過計(jì)算最小外接矩形、圓形度、黃綠比參數(shù)，提取了柑橘的橫徑、果形和成熟度特征量。根據(jù)照度-反射模型，對柑橘灰度圖像進(jìn)行低通濾波獲取亮度圖像，將灰度圖像與亮度圖像相除實(shí)現(xiàn)亮度均衡化，并利用閾值分割算法成功對潰瘍、病斑缺陷進(jìn)行了檢測。在分級過程中