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基于机器视觉的火龙果自动分级系统设计

摘要:针对目前水果机械化分级效率低、效果差的现状和机器视觉技术在水果分级检测的应用前景,提出了利用机器视觉的技术对火龙果进行分级的方法。通过利用CCD摄像机和DSP处理器对火龙果进行缺陷检测及大小和色度的分级。试验结果表明:基于机器视觉的火龙果自动分级系统可以高效率、高准确率地实现对火龙果的自动分级,为后续产业化机器视觉水果分级系统提供了技术支持。
关键词:机器视觉;火龙果自动分级;缺陷检测;大小分级;色度分级
0引言
我国作为农业大国,水果的产量占世界总产量的6%,然而水果的出口价格却远远低于国外同类水果[1-2]。通过分析发现,我国水果产后处理比例和水平较低,导致出售的水果质量良莠不齐,加上产品包装过于简陋,水果产品很难进入高端市场。近年来,火龙果由于其具有美容保健的功效而在我国兴起,但作为亚热带水果,在我国栽培时间比较短,种植面积较少,供需差距较大,其果实不易保存,容易出现烂果、皱皮、失水和变软等现象,因此对火龙果进行产后处理,分级出售显得尤为重要。
1设计思路
1.1设计原理
通过参考国家标准和火龙果的产地标准,将白肉火龙果主要分为3个等级,如表1所示。由表1可以看出:火龙果的分级主要通过果径、果形是否有缺陷和色泽度进行分级,因此火龙果的自动分级系统主要从以上3个方面进行考虑。
1.2系统流程
火龙果自动分级系统主要由以下4部分组成,即水果传送机构、光照与摄像系统、机器视觉系统和分级系统,分级流程如图1所示。该系统基本工作原理:火龙果经由水果传送机构连续不断地传送至光照与摄像系统,摄像头对水果进行图像采集;解码后的图像数据包括水果的直径、缺陷和色泽等数据传送给DSP图像处理器,将图像识别的结果与预定的结果进行对比后得出火龙果的等级,将分级结果和水果的位置信息一并传送给系统分级机构,分级机构将火龙果落入对应等级的料槽内。
2分级方法
2.1缺陷识别
火龙果的缺陷识别通过给定阀值的方法进行。由于火龙果为近似圆形,因此拍摄时其表面灰度差基本相近,如果表面存在缺陷,则出现较大的灰度差。通过规定灰度差的阈值,当超过该阈值时,有缺陷存在;没有超过该阈值,则没有缺陷。
2.2果径分级
水果的大小是水果分级的重要指标之一,一般将果径定义为最大横切面的直径。火龙果的果径分级要求如表2所示。
3实验结果分析
为验证水果分级系统的可操作性,取50个不同等级的火龙果分别通过人工和系统进行分级测试,结果如表3所示。
由表3可以看出:系统分级效率远高于人工分级,但是分级结果有差别,共有3个火龙果分级结果不同,通过对这3个火龙果进行二次人工分级鉴别,发现系统分级结果正确。经分析原因得出:人工分级工作量大、分级时间长,导致对于色度的混淆以及对于缺陷的疏漏。
4结论
基于机器视觉技术设计了火龙果的自动分级系统,该系统主要由水果传送机构、光照与摄像系统及机器视觉系统和分级系统组成。其中,光照与摄像系统采用CCD摄像机和DSP处理器进行图像处理,对火龙果的缺陷检测、大小和色度进行分级。试验结果表明:基于机器视觉的火龙果分级系统可以高效率、高准确度地对火龙果进行分级。
参考文献:
[1]白菲,孟超英.水果自动分级技术的现状与发展[J].食品科学,2005(26):15-148.
[2]周雪青,张晓文,邹岚,等.水果自动检测分级设备的研究现状和展望[J].农业技术与装备,2012(1):9-11.
[3]邓婉,高钰,朱培逸,等.基于机器视觉的水果自动分级系统的设计[J].农产品加工,2012(10):154-156.
[4]李庆中,汪樊华.基于计算机视觉的苹果自动分级系统硬件开发[J].农业机械学报,2000,31(2):56-59.
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