基于柑橘表面颜色的分级技术与控制系统研究

发布时间：2020-07-08 04:27

【摘要】：我国柑橘产后处理技术正处于不断发展阶段,目前对柑橘颜色的分选方法主要停留在人工操作的水平,存在主观性强、效率低等特点。因此,如何提高柑橘颜色分级的准确率,提高生产效率,是当前需解决的问题。本文运用机器视觉检测技术和自动控制技术,研究了柑橘表面颜色分级与缺陷识别的方法,设计了基于机器视觉柑橘颜色分级控制系统,实现了颜色检测与柑橘缺陷检测。本文主要研究工作与结论如下:1)研究了柑橘缺陷与颜色检测图像识别的算法,包括图像预处理、缺陷和颜色特征提取算法。在柑橘图像预处理方面,比较研究了几种图像预处理算法,包括平滑与去噪、图像分割等,实验结果表明,平滑与去噪采用中值滤波算法进行处理效果最为理想,图像分割算法采用OTSU算法处理效果最为理想;在颜色检测方面,将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间,获取H分量参数,并采用色调均值法和色调区间统计法检测柑橘颜色一致性,实验表明色调区间统计法的检测精度较高;在缺陷检测方面,采用基于缺陷轮廓圆形度去除柑橘果梗的方法,排除果梗对缺陷检测的影响,并以缺陷面积与水果面积的比值来实现柑橘缺陷检测。2)基于柑橘颜色分级要求,设计了基于机器视觉柑橘颜色分级控制系统,包括图像采集系统和运动控制系统,并完成了图像采集系统与控制系统及机械系统的集成,开发了柑橘图像采集与图像识别软件及基于PLC的分级控制软件系统。3)基于上述设计的柑橘颜色分级控制系统,对柑橘缺陷检测和颜色分级进行了检测试验,实验结果表明,缺陷检测采用去除果梗的方法后准确率相比没有去除果梗时提高了 6%,检测总体准确率为92%,颜色检测将柑橘分为橙色果、黄色果、浅绿果、深绿果四个颜色等级,总体分级准确率为93.75%。
【学位授予单位】：中南林业科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：S666;TP391.41;TP273
【图文】：

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由于在自然光下采集的水果图像不稳定，会受光照强度、色温等影响，为保逡逑证图像采集环境不受外界环境的干扰，使得采集条件保持一致，本文设计光照箱逡逑进行图像采集，在光照箱内合适位置安装光源及相机，其装置简图如图２．１所示。逡逑＇、N逡逑１．相机２．光源３．光照箱４．待测柑橘５．果杯逡逑１．邋ｃａｍｅｒａ邋２．邋Ｌｉｇｈｔ邋ｓｏｕｒｃｅ邋３．邋Ｌｉｇｈｔ邋ｂｏｘ邋４．邋Ｍｅａｓｕｒｅｄ邋ｃｉｔｒｕｓ邋５．邋Ｆｒｕｉｔ邋ｃｕｐ逡逑图２．１柑橘图像采集装置逡逑Ｆｉｇ．邋２．１邋Ｔｈｅ邋ｄｅｖｉｃｅ邋ｏｆ邋ｃｉｔｒｕｓ邋ｉｍａｇｅ邋ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ逡逑２．１．１光源的选取逡逑光源是影响图像质量关键因素之一，为避免采集到模糊图像或丢失图像的关逡逑键信息，光源质量必须足够好。光源要保证有足够的光照强度、均匀度及范围，逡逑能较好地突出待测水果的细节，还需考虑光源的色温、颜色及待检测物体表面的逡逑颜色，能保证物体呈现的颜色与物体真实颜色接近，同时也要考虑光源的稳定性逡逑因素，由于亮度决定图像的灰度值，若光源不稳定，则会使图像的灰度发生较大逡逑变化，从而影响图像处理的准确率。几种常见光源的相关特性如表２．１所示。逡逑表２．１常见光源特性表逡逑Ｔａｂ．邋２．１邋Ｔｈｅ邋ｔａｂｌｅ邋ｏｆ邋ｃｏｍｍｏｎ邋ｌｉｇｈｔ邋ｓｏｕｒｃｅ邋ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ逡逑类型逦成本逦亮度逦色温逦使用寿命逦稳定性逡逑烺素灯逦商逦较亮逦２５００－５０００ｋ逦短逦中逡逑荧光灯逦低逦较暗逦３０００ｋ逦中逦低逡逑正白

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因柑橘的颜色主要包含黄色和红色及绿色，故黄色、红色、绿色背景对柑橘逡逑颜色易产生千扰，不宜选取，本文研究同一柑橘在蓝、白、黑三种颜色背景的影逡逑响，分别作出各个背景下／？、Ｇ、５颜色直方图，如图２．２所示。通过各个直方图逡逑不难发现，柑橘在白色背景下时，／？、Ｇ、５通道的直方图均不存在双峰，背景与逡逑前景不易区分，在蓝色背景下时，在Ａ、Ｇ两个通道的直方图存在双峰，但在Ｂ逡逑通道下不存在双峰，在黑色背景下时，及、Ｇ、５三通道的直方图均有双峰存在，逡逑背景与前景能很好地区分，因此本实验采集背景颜色选择为黑色。逡逑２．１．３图像的获取逡逑图像采集区域在密封的光照箱内进行，水果拍摄背景布置为黑色，系统选用逡逑的ＬＥＤ灯组共有四个，安装在光照箱左右两侧及光照箱顶部左右两侧，保证充足、逡逑均匀的光照的同时，实现无灯影的照明效果。逡逑为尽可能采集柑橘表面大多数信息从而达到分级检测的目的

【参考文献】