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农产品视觉检测与分级的研究现状与发展趋势.pdf
第 27 卷 第 4 期 河 南 科 技 大 学 学 报 : 自 然 科 学 版 Vol. 27 No. 4
2006 年 8月 Journal of Henan University of Science and Technology :Natural Science Aug. 2006
( )
文章编号 :1672 - 6871 2006 04 - 0076 - 04
农产品视觉检测与分级的研究现状与发展趋势
1 1 1 1 2
毛鹏军 ,杜东亮 ,贺智涛 ,符立君 , 吕亚西
( 1. 河南科技大学 车辆与动力工程学院 ,河南 洛阳 471003 ;2. 漯河市第二职业高中 ,河南 漯河 462000)
摘要 :综述了国内外水果、蔬菜及其它农产品视觉检测分级研究与应用的现状 ,归纳了现有研究尚存的主要问
题 ,如研究对象比较单一、图像采集不全面、缺少内部品质的视觉信息提取与检测、多数农产品视觉分级系统
生产率比较低等。提出广泛扩展研究对象种类、农产品全面图像的摄取、结合红外、微波、核磁共振等技术进
行内部品质的视觉信息提取与检测、研究快速并行图像处理算法等作为今后的发展趋势。
关键词 :农产品分级 ;计算机视觉 ; 图像处理
中图分类号:S233. 5 文献标识码 :A
0 前言
视觉是人类获取信息的主要通道 ,也是人类最复杂的感知过程之一。关于人和动物的视觉机理至
今尚未得到完全破解 ,这就在一定程度上限制了计算机视觉的发展。但随着计算机硬件成本的下降和
速度的提高 ,在农产品品质自动检测和分级领域应用计算机视觉技术已变得越来越具有吸引力。本文
对目前该领域的研究现状进行综述 ,并分析了存在的问题及发展趋势。
1 国内外水果视觉检测与分级研究现状
计算机视觉技术在水果检测与分级中的应用 ,主要集中于水果表面碰伤缺损检测、形状大小分级等
方面 , 国内外在该领域进行了大量的研究 ,部分技术已经投入实际应用。
早在 1984 年 ,ThylorR W 等人分别利用线扫描和模拟摄像机对苹果进行损伤检测试验 ,结论为利用
数字图像技术检测苹果损伤至少可以达到人工分级的精度。1986 年他们利用机器视觉进行苹果表面
压伤检测并依据美国苹果标准进行分级 ,研制成功了利用机器视觉进行缺陷检测和分级的苹果处理设
备 ,并用试验证实了机器视觉技术用来进行苹果损伤的检测分级具有可行性。1989 年他们又利用近红
外线扫描摄像机获取苹果图像 ,研究苹果表面灰度图像和确定损伤面积的新算法 ,并将损伤区分为碰
伤、擦伤、鸟啄、褐色伤斑等类型 ,但算法耗时 ,分级效率比较低[1 ,2 ] 。1988 年 ,Dabenel A 等人利用机器视
觉技术进行苹果大小和碰伤分级的深入研究[3 ] ,但分级正确率只有 69 % 。1991 年 ,Miller B K 等人在桃
的分级研究中 ,对图象进行阴影校正和图像分割 ,对于没有明显边缘的擦伤则采用近红外图像进行识
别 ,最终按照美国农业部的规定对缺陷进行了分类 , 随后又对水果分级系统进行了进一步的算法研
究[4 - 6 ] 。1996 年 ,RuizL A 等人研究了 3 种识别果梗的方法[7 ] ,但存在算法复杂、速度较慢、判别精确度
低等问题。
我国开展应用计算机视觉技术进行水果检测分级的研究比较晚 ,但是由于很好借鉴了国外在该领
域的研究成果 ,发展的速度比较快。
从 1997 年开始 , 中国农业大学汪懋华等人首先利用计算机图像技术进行苹果坏损自动检测的研
究 ,随后又通过对水果表面色度分布的分形维数进行研究[8 ,9 ] ,并建立了各色度域分形维数的人工神经
网络识别模型。1998 年 ,华南农业大学罗锡文等人探讨了应用计算机视觉技术进行芒果重量及果面坏
损检测的方法[10 ] ,分析了确定所需图像区域的算法 ,建立了芒果重量与其投影图像的相互关系。1998
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