【水果识别】柑橘质量检测及分级系统【含GUI Matlab源码 738期】
⛄一、简介
1 案例背景
目前，柑橘的分级主要靠人工完成，该方法存在主观误差大、效率低和柑橘易造成二次损伤等问题。随着机器视觉技术的快速发展， 图像处理在水果质量检测方面也取得了深入进展。
试验拟通过采集视野内柑橘图， 综合特征对苹果进行分级， 通过SVM决策树算法将柑橘分为特级果、一级果、二级果和三级果，以增加柑橘在线分级的准确度并提高分级效率。
2 背景分割
2.1 图像预处理
系统通过摄像头采集柑橘图像，由于柑橘表面光滑，光线容易发生反射，所拍摄到的果面可能会因为角度和光照影响出现光照不均现象，故采用同态滤波方式对图像进行增强，采用中值滤波方式消除噪声。同时，为了提高苹果在线分级的效率，仅对感兴趣区域进行背景分割与特征提取；最后综合两幅不同位姿的柑橘图像信息对苹果进行分级。
2.2 背景分割
为了从柑橘图像中提取出柑橘轮廓，一般采用边缘检测、阈值分割、区域提取3种方法。由于光照、拍摄角度等问题，单一的阈值又不利于多峰图像的分割，在复杂背景下容易出现欠分割、过分割等问题，所以采用全局阈值分割效果并不理想。自适应O stu阈值分割算法可以通过自动计算最佳阈值对图像中的苹果进行提取。泛洪填充算法是从一个点开始，将其附近像素点依次填充成新的颜色，直到封闭区域内的所有像素点均被填充成新颜色为止，采用泛洪填充算法将图像中与背景颜色相近的部分填充成黑色， 可以突出背景与前景的差距。故采用泛洪填充+自适应Ostu的算法进行背景分割， 使Ostu自适应分割效果更加显著， 具体步骤如下。
(1)将输入的原图[图2(a)]进行图像预处理。
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