基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选研究.pdf
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1、农业工程 农业与技术 基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选研究邹 伟(湖南财经工业职业技术学院 湖南 衡阳)摘 要:柑橘品质区分的重要指标之一就是柑橘果实的成熟度 本文对柑橘的成熟度分选技术进行了研究 与柑橘成熟度相关的重要指标则是柑橘表面颜色 本项目利用机器视觉技术 研究了机器视觉技术对柑橘表皮颜色的识别研究 通过相机采集柑橘的 图像 对柑橘图像的 颜色空间模型转换为 颜色空间模型 分别获取 个通道的 数据 按 (色调)、(饱和度)、(亮度)个通道分别计算颜色直方图 发现 通道能很好地反映柑橘的成熟度 通过判断 通道颜色直方图最高峰值(像素数目最多)对应的 色调值所处的区间来判断柑橘成熟度的
2、等级 一等柑橘色度峰值对应的 色调值区间为 二等柑橘色度峰值对应的 色调值区间为 三等柑橘色度峰值对应的 色调值区间为 四等柑橘色度峰值对应的 色调值为大于 根据被检测柑橘的峰值对应的色调值区间进行条件判断 输出柑橘颜色的等级 以此来判断柑橘的成熟度 研究结果表明 基于机器视觉技术的检测手段对柑橘成熟度的检测准确度达到 以上能很好地对柑橘品质进行区分 该研究成果可为水果品质自动化分级技术提供技术支撑关键词:机器视觉 柑橘 颜色检测 成熟度分级中图分类号:文献标识码:/收稿日期:基金项目:湖南省教育厅科学研究项目“基于深度学习的机器视觉柑橘无损检测分级技术研究”(项目编号:)作者简介:邹伟()男
3、 硕士 讲师 研究方向:图像处理、检测技术及自动化装置等引言随着人们消费水平的提高 越来越多的人倾向于购买高品质的水果 目前 我国的水果种植及生产面积位居世界前列 但销售价格远远低于同类进口水果 造成这一现象的原因是销售的水果品质良莠不齐 没有对水果品质进行区分 从而影响了水果的产后附加值 而对水果品质进行无损检测分级是实现水果走向高端市场的重要一环 对水果品质分选方法的技术研究意义重大 本文利用机器视觉技术对柑橘成熟度进行了品质区分 而与柑橘成熟度相关的重要指标则是柑橘表面颜色 表面颜色越是橙黄色则表示越成熟 颜色呈青绿色则表示未成熟 利用机器视觉技术对柑橘表面颜色进行分选的方法 可以规避柑
4、橘表皮人为破损的风险 也可以提高工作效率 为水果后处理加工企业实现水果品质自动化分选提供技术支撑 水果颜色、成熟度检测研究现状近年来 国内外众多科研人员开始注重利用机器视觉技术对水果品质分级的研究 机器视觉水果品质无损检测已成为农林产品智能检测研究的热点课题尤其是对水果品质颜色的区分研究 等研制了一套针对苹果颜色分选的机器视觉系统 该系统可对苹果的黄、绿色进行准确区分 等研究了基于、种颜色模型对水果颜色品质的检测 结果表明 模型在水果颜色检测中效率高准确率偏低 模型最适合水果颜色品质的检测区分 国内也有相关学者进行了此类的研究 饶秀勤等研究了 颜色模型对柑橘颜色等级的区分检测 分级准确度误差仅
5、为 冯斌等引入了神经网络算法评价水果的颜色 选取与果实颜色相关的分形维数特征值作为神经网络的输入层参数 输出结果为颜色等级 结果准确率可达 何东健等利用视觉技术通过采集水果的彩色图像 将 值转换成 值 选用合适色相值下的直方图累计面积百分比对水果的颜色等级进行了很好的区分区分准确度达到了 以上 王丽娟等开发了一套利用机器视觉技术针对苹果成熟度分选的分拣机 大大提高了苹果成熟度分选准确率与分选效率 农业与技术 农业工程 柑橘颜色成熟度检测研究方法本课题利用机器视觉技术对柑橘的果皮颜色成熟度进行了分选研究 利用视觉设备采集柑橘图像 并对柑橘图像进行颜色模型转换 颜色模型更符合人类视觉特征 对柑橘
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