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基于机器视觉的苹果大小自动分级方法 农机化研究2008年 江旺 摘 要 介绍了采用机器视觉的苹果大小自动分级,利用CCD摄像机获取苹果的样本图像,应用MATLAB软件编程实现了对样本图像的背景去除、二值化、图像平滑、特征量提取和图像标定等处理,参照苹果分级的国家标准完成了苹果自动分级。 试验表明,此方法分级精度高,且速度快。 1 分级系统构成及图像采集过程 2 视觉检测样本图像处理 3 自动分级 4 结论 1 分级系统构成及图像采集过程 1.1 分级系统构成 分级系统主要由苹果输送翻转机构、机器视觉识别系统和分级机构组成,如图1所示。 1.2 图像采集过程 试验时,调节CCD摄像头的焦距和苹果输送翻转部分的速度,直到采集苹果图像清晰为止,锁定焦距和苹果输送翻转部分的速度。CCD摄像头采集苹果视频信号存储在数码录像带上。试验结束后,视频信号通过USB接口传输到微机,并以MPEG格式存储,称为视觉检测样本。 2 视觉检测样本图像处理 采用MATLAB图像处理工具箱对图像进行处理和分析。 具体过程是图像背景去除、二值化、图像平滑、特征量提取、图像标定和自动分级等 。 2.1 背景去除 在获取的样本图像中,包括苹果、摩擦带和滚子等背景物体,因此首先应该将这部分背景去除。 imclearborder(X,CONN)函数,其功能是去除图像x中与图像边界相连通且比其周围物体明度高的部分。为此,可以通过选择CONN的值来选用4连通或是8连通(即CONN=4或CONN=8)。根据具体情况进行调整。这里选用8连通效果较好 。实现背景去除可使用如下语句: Xl= imclearborder(X10,8); 去除背景后的图像如图2所示。 2.2 二值化 图像二值化处理是特征量提取所必需的。去除与边缘相连的背景物后,图像还是真彩色图像。为将图像变换成二值图像,应将图像变换成灰度图像。 实现彩色图像灰度化可使用如下语句: x2=mat2gray(x1): 灰度图像如图3所示。 得到灰度图像后,选取合适的阈值对图像进行二值化处理。 通过二值化处理,使检测对象从复杂的图像背景中凸显出来。 二值化图像如图4所示。 2.3 图像平滑 图像经二值化处理后不仅包括苹果目标,还残留一些干扰噪音(小斑点)。这些噪音直接影响检测的准确度,而图像的平滑处理就是消除噪音。 实现图像平滑处理可使用如下语句: x4= medfilt2(x3,[10,10]): 平滑处理图像如图5所示。 2.4 特征量提取 苹果在输送带上既有旋转运动又有平移运动,这两种运动的组合使苹果状态出现了不确定性。一般表现为3种形式,即侧倾、正立和倒立形式。当处于正立和倒立形式时,由苹果的生物特性决定其图像边缘近似圆形;当处于侧倾形式时,图像边缘呈不规则形状,反映苹果的形状差异,在对苹果进行大小分级时,一般按苹果直径进行分级 。因此,对采集图像进行图像处理后,检测其边缘序列点集(xi,yi),i=0,1,.. n-1,n 在得到检测图像后,需确定苹果直径的检测轴向,取垂直方向为轴向方向。这样,取垂直于轴向的最大苹果宽度即为苹果直径大小。但最大宽度的确定仍需有哪些信誉好的足球投注网站完成,即沿着轴向方向进行宽度检测,得到一系列苹果宽度,最后对其进行比较,确定最大值,这是进行苹果大小分级的特征量。 2.5 图像标定 在进行特征量提取后,得到苹果的直径值是像素坐标下的值。要进行苹果大小分级,还需对其值进行像素坐标和实际坐标的转化(即图像标定)。 3 自动分级3.1分级原理 利用图像标定比例对检测到的特征量进行转化,可以得到苹果的实际直径。苹果大小分级可以按照国家标准进行在GB1065-89中,关于苹果直径分级参数如表1所示。 3.2 分级结果分析 文中以红富士为研究对象,选取64个样本进行分级。视觉分级结果和人工分级结果见表2所示。 从表2可以看出:视觉分级结果与人工分级结果相一致的有60个,不一致的有4个,视觉分级的准确率可达93.75% 4 结论 1)构建了苹果视觉分级系统,通过试验获取了视觉分级的样本图像。 2)通过对样本图像的分析,编制了一套进行图像处理和特征量提取的MATLAB程序。 3)参照苹果分级的国家标准GB1065-89,实现了苹果的自动分级。 4)对视觉分级结果和人工分级结果进行比较分析,结果表明:视觉分级可以达到较高的分级精度,且分级速度快,不受人为因素的影响,便于实现自动化。 谢谢 * *
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