基于机器视觉的苹果大小自动分级方法
基于MATLAB机器视觉的苹果大小自动分级方法
- 课题介绍及意义
介绍了采用机器视觉的苹果大小自动分级方法,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。
分级是根据要求把物体分为不同等级的方法。苹果分级一直是我国水果生产业上的一薄弱环节,直接影响到苹果在市场上的销售。众所.、 知,我国出口到国外市场上的苹果,其品质并不亚 于国外同类产品,但是由于等级层次不齐而导致苹 果在市场上毫无竞争优势可言。据中国标准咨询网 上的报道,在国外,苹果收获后要经过严格的分级, 这样不仅拉开了价格档次,而且也方便了消费者的 购买。中国在加入WTO之前,农产品关税一直保持 在很高的水平,国外苹果没有在实质上冲击本土苹 果。现在,我国农产品的市场之门已经打开,中国 近10亿的农业人口要面临来自世界的竞争“气
长期以来,我国乡村劳动力资源丰富,苹果生 产的分级只釆用人工方式。人工分级存在明显的缺 点:首先,分级标准的客观性水平差,同一品种的 苹果对于不同的产地,其人为制定的分级标准可能 不同,即使是同一个生产者,由于受情绪和疲劳程 度的影响,所把握的标准也在波动;另外,分级的 效率低,无法与自动化生产线的生产能力相比⑶。
一个产业的附加值往往在产业之外。目前,我 国的苹果分级现状直接导致其质量大打折扣。研究 如何提高我国的苹果自动分级水平,提高其在市场 上的竞争力,对于我国这样一个苹果生产大国,具 有深远意义&气在此基础上,本文提出了一种基于 机器视觉的苹果大小自动分级方法。
- 分级系统构成及图像采集过程
2.1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.水果输送翻转系统2.摩擦带3.链轮4.双锥式滚子5.水果
6.链条7.传感器8.光照箱9灯10. CCD摄像头11.微机
12.计算机识别系统13.控制模块14.分级执行机构
15.滑道16.分机系统17.料斗
图1分级系统示意图
苹果输送翻转机构主要由双锥式滚筒、摩擦带 和倾斜条等组成。该机构由链传动完成,双锥式滚 筒通过水平轴装在链条上,并能随链条向前运动。 装在双锥式滚筒下面的摩擦带由另一电动机驱动, 与双锥式滚筒紧密接触。当摩擦带和双锥式滚筒具 有速度差时,双锥式滚筒就会在摩擦带上绕水平轴 转动,调节摩擦带的速度可以控制双锥式滚筒的旋 转速度,从而保证苹果在向前运动的同时具有翻转 运动。倾斜条的作用是保证苹果在输送过程中能自 动单个成行进入每对双锥式滚筒中,苹果输送翻转 机构的速度可根据生产线工作的需要进行调整同。
孔为DCR—•TRVZS,解象度为640x480象素,摄像 头采集图像速度(帧频率)为30帧/s;微机配置为 1.7GHz CPU、512MB内存和40GB硬盘;照明装置采 用寿命长、灯显色性好、颜色失真小和色泽均匀的 2只220V100W长寿灯泡。
分级部分主要由控制模块、滑道和分级执行机 构组成*当分级料斗输送带上的苹果到达对应的分 级口位置时,由分级控制模块发送指令*使分级机 构动作,完成分级。
2.2图像釆集过程
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摄像头釆集 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。
- 处理过程
3.1、图像预处理
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&气 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。
调用 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C0NN=4或C0NN=8)。根据 具体情况进行调整。这里选用8连通效果较好"谕",
实现背景去除可使用如下语句:
xl = imclearborder(xlO, 8);
去除背景后的图像如图2所示厦
3.2 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3
实现彩色图像灰度化可使用如下语句:
x2=mat2gray(xl);
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。.二值化处理的具体过程如下:设定某 一阈值7 ,二值化处理就是用7将图像分为两部分" 大于7的象素群取值1,小于7的象素群取值0,从 而把图像化分成仅留目标对象和黑色背景的两个区 域。通过二值化处理,使检测对象从复杂的图像背
景中凸显岀来。
3.3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%应。
实现图像平滑处理可使用如下语句:
x4 = medfilt2(x3, [10,10]);
3.4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,和倒迎形式时,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牛。因此, 对采集图像进行图像处理后,检测其边缘序列点集 =0,1.
当苹果形状趋于圆形时,特征量C是单调减少 趋向0,它不受形状区域位置和尺寸的影响9对经 过图像处理后的图像分别计算特征量C ,取C值较小 的一幅图像来检测苹果大小*%,
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 确定仍需搜索完成,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。
3.5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)。
在图像标定中,以水平放置的刻度尺为参考, 在刻度尺上做两处标记,两标记点间的实际坐标差 为10cm。通过多次检测两标记点间的像素坐标差, 利用公式(6),就可以得到像素坐标于实际坐标的标 定比例。
- 分级标准
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GB10651-89中,关于苹果直径 分级参数如表1所示。
表1 | 苹果直径分级数据标准 | mm | ||
等级 | 一等品 | 二等品 | 三等品 | 四等品 |
大型果 | N80 | 。75 | M70 | < 70 |
中型果 | N65 | 。60 | 。55 | < 55 |
小型果 | N60 | "55 | N50 | < 50 |
由表1可见,釆用简单阈值法就可以进行苹果 大小的分级。以大型果为例,取阈值£>1、£>2、D3, 则有:01=80、7)2=75、03=70。设实际苹果直径 大小为d,;分级程序如下
- 结论
- 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标
- 通过对样本图像的分析,编制¥一套进行图 像处理和特征量提取的MATLAB程序。
- 参照苹果分级的国家标准GB10651-89,实 现了苹果的自动分级
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。
参考文献:
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