基于高通滤波的马铃薯机械损伤机器视觉检测

发布时间：2018-08-31 18:37

【摘要】：马铃薯机械损伤检测是实现马铃薯自动化分级的必要步骤。为了克服人工检测方法低效且易受主观因素影响的缺点,提出了一种基于高通滤波的机器视觉检测方法。首先,根据马铃薯检测的需求,采集图像;然后,利用H分量图像分割算法得到马铃薯灰度图;接着,构造高通滤波器,通过与快速傅立叶变换后的马铃薯灰度图做卷积,得到高频部分;最后,通过Blob分析筛选得到目标区域。实验结果表明:该方法能够较准确识别马铃薯机械损伤缺陷,总识别率达95%。
[Abstract]:Potato mechanical damage detection is a necessary step to realize the automatic classification of potato. In order to overcome the shortcomings of low efficiency and easy to be affected by subjective factors, a machine vision detection method based on high pass filter is proposed. Firstly, according to the demand of potato detection, the image is collected; then, the gray-scale image of potato is obtained by using H-component image segmentation algorithm; then, a high-pass filter is constructed, which is convoluted with the gray-scale map of potato after fast Fourier transform. The high frequency part is obtained. Finally, the target region is selected by Blob analysis. The experimental results show that the method can accurately identify the mechanical damage defects of potato, and the total recognition rate is 95%.
【作者单位】： 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61573169) 江苏省六大人才高峰项目(2014-ZBZZ-010)
【分类号】：TP391.41;S532

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