《2022年2022年基于计算机视觉的水果分级检测系统的设计 .pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2022年2022年基于计算机视觉的水果分级检测系统的设计 .pdf（31页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、基于计算机视觉的水果分级检测系统的设计摘 要计算机视觉应用于水果的品质检测，带来了许多方便。既可以提高检测的精度、准确度。又节省了大量的劳动力，让人们从繁重的人工检测工作中解脱出来。本文以苹果为研究对象，研究了计算机视觉技术应用于水果分级检测的基本理论和方法。研究了苹果图像的预处理，包括平滑滤波、图像的灰度化以及图像的二值化。研究了苹果的大小检测。先把苹果图像与背景分离，再计算出苹果图像的像素点数，通过预先测定出的一个像素点与真是面积的比值，进而算出苹果的真是面积， 最后通过直径的大小来确定苹果大小等级。研究了苹果的颜色检测，通过HIS 颜色模型中的 H分量来判定出苹果的着色面积，通过着色面积
2、与苹果的大小做比，得出苹果的着色比，通过着色比来判定苹果颜色等级。研究了苹果的缺陷检测。对苹果图像的灰度化，再通过用合适的阀值二值化图像确定出缺陷区域， 在通过一些简单的运算得出缺陷的面积，通过缺陷的面积确定苹果的缺陷等级。关键词： 计算机视觉，图像处理，水果分级The Design of Fruit Grading Detection System Based on 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 31 页 - - - - - - - - - Compu
3、ter Vision ABSTRACT Computer vision applied to fruit quality inspection, brought a lot of convenience. Can enhance the detection accuracy. And save a lot of peoples labor from the heavy manual inspection work in earnest. So today I will introduce the basic theory and methods of a technology which ca
4、n detect fruit ,this technology takes apple as the research object . Apple image preprocessing, including filtering, the grayscale of the image and the binarization of images. The size of the detection of apple. Departing apples image and background first, secondly ,calculate the number of the apple
5、 images pixels. Thirdly ,calculate the area of the apple in real through the predetermined ratio of a pixel area and its real area.Finally,determine the apples size class through diameter . The color of apple detected by its color model HIS.We use the component H in HIS model to determine apples col
6、ored area, through the ratio of the colored areas size and the apples size in real we can find out the color ratio. So we can determine the class of color through color ratio. The apple defect detection.We should make out the grayscale image of the apple at first, and then by using the appropriate t
7、hreshold of the binary image to determine the defect area, so we can draw out the area of the detection through some simple operations .Finally we can determine the defect level of this apple through the area of detection. Key words:Computer vision, image processing, fruit grading 名师资料总结 - - -精品资料欢迎
8、下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 31 页 - - - - - - - - - 目 录1 绪论 . 0 1.1 研究的目的与意义 . . 0 1.2 国内外研究的现状 . . 0 1.2.1 国外情况 . 0 1.2.2 国内情况 . 1 1.3 研究内容 . . 1 1.4 技术路线 . . 1 1.5 本章小结 . . 2 2 图像预处理方法研究. 3 2.1 引言 . . 3 2.2 图像的平滑处理 . . 3 2.2.1 中值滤波法 . 4 2.2.2 快速中值滤波 . 4 2.2.3
9、 邻域平均法 . 4 2.4 图像的二值化 . 6 2.5 本章小结 . . 7 3 苹果的大小检测. 8 3.1 引言 . . 8 3.2 大小检测分级研究 . . 8 3.3 苹果大小特征提取 . . 10 3.4 苹果大小分级试验与结果. . 11 3.5 本章小结 . . 11 4.1 引言 . . 12 4.2 颜色模型 . . 12 4.3 苹果表面颜色特性分析. 16 4.4 苹果颜色着色度提取与等级划分. 16 4.5 本章小结 . . 17 5 水果的缺陷检测. 18 5.1 引言 . 18 5.2 水果缺陷检测研究. 18 5.3 水果缺陷检测试验与结果. 20 5.4 本
10、章小结 . 22 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 31 页 - - - - - - - - - 6 水果分级的系统研究. 23 6.1 引言 . 23 6.2 系统工作原理 . 23 6.3 本章小结 . 24 致 谢 . 25 参考文献 . 26 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 31 页 - - - - - - -
11、- - 1 绪论1.1 研究的目的与意义自古以来我们国家就是一个农业大国，农业在国民收入中占据了很大的比重。而在农业中水果的种植又十分广泛。 但一直以来我国水果出口情况一直不如国外，这不是说我国的水果质量比别国的差， 而是我国的水果在后序的分级方面做的比不上外国。现在随着人们的生活水平提高， 对于质量的要求就高了， 所以说水果的分级就显得十分的必要。但是我国的水果分级工作大部分是靠人力完成，这就产生了很多的问题，比如说：工作量十分大，要占用许多的劳动力来完成这件事，而且效率也不高；再者说人的疲劳和天生对色泽等方面的敏感度不高，同样对分级的质量产生影响。虽然近些年我国在机器检测中取得了一些成就，
12、 使得在水果的大小、 颜色方面的检测可以让机器代替人工去完成。但由于检测方法比较简单，所以完全达不到市场的要求和人的期望。随着计算机的迅速发展，计算机视觉技术被广泛应用于农产品检测中。所以通过将计算机技术和图像处理等许多学科知识综合起来，先通过对水果大小、颜色、缺陷各个方面分别进行检测， 再对各个检测结果进行综合分析。这样得出的判断包含的方面比较全面，而且图像处理知识的应用使得检测更加精确。这样水果的检测才达到真正意义上的智能化。本课题就是介绍了基于计算机图像处理的水果分级检测。1.2 国内外研究的现状1.2.1 国外情况国外在水果的计算机视觉检测方面发展比较早，并已经取得了很多成果。同样在国
13、外这方面的研究中，缺陷的检测同样也是一个难题。Yang Q1 首先对水果的图像进行分割，因为水果表面各个地方的缺陷大小不同，程度也不一样。这样分割后可以使得水果的图像，受光反射等方面的影响程度减小。可以使得缺陷部分如斑块、擦伤等可以分开进行检测。这样的分割不仅可以使得研究方面，同样也是十分必要的。之后Yang Q 又进行了改进，他通过采用蛇形算法达到更精确的分割，具有更高的抗干扰能力， 对于目标的局部模糊也不敏感。使得初始的轮廓更靠近真实状态Leemans2 在缺陷检测中运用另外的方法，他把水果像素点逐个和水果的平均颜色值进行比较。差别大的则认为是缺陷，反之则认为是正常的组织。但这种方法存在明
14、显的缺点，当缺陷与正常组织对比明显时十分有效，但如果对比不是很明显时，误差就比较大。Shalin3等利用 X 射线的线扫描设备来检测水果的创伤，以空间边缘特征和离散余名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 31 页 - - - - - - - - - 弦变换系数为特征，利用人工神经网络进行分类，这种方法对旧的创伤精确度挺高的，但对于新的创伤的精确度却比较低。1.2.2国内情况国内在水果检测方面的起步比较晚，但是发展十分迅速。冯斌等 4 通过确定水果的形心、轴心等，
15、再通过计算得出了水果的大小、尺寸，精确度十分高。高华等 5 提出用傅里叶描述子，傅里叶系数等来确定水果的大体轮廓。进而对水果的形状规则度做出判断。林开颜 6 等和高华的方法有所不同，他们先用“基于梯度法的彩色图像边缘检测”确定水果的边界， 然后通过对边界进行傅里叶变换，用傅里叶系数近似确定出水果的形状，再对形状的不规则度进行判别。胡海晴等 7 对水果图像进行处理，将图像的RGB模型转换为 HIS 模型后，通过色度比较来确定水果的成熟度等级。 而度量器则使用Hamming 网络结构作为人工神经网络的结构，运算速度高而且判定的精确度也很高。李庆中等 8 通过双金字塔数据形式的盒维数快速计算，用得到
16、的分形维数作为可疑缺陷区的参数，再通过BP形网络结构的人工神经网络，最终实现对梗、萼和缺陷的准确判断。解决了梗萼与缺陷区判定这一难题。1.3 研究内容本课题是基于计算机视觉的水果分级检测，以苹果为研究对象。在总结了国内外的研究成果的基础上，选用了运行速度快、可靠性高的方法。对苹果依次进行了图像采集、灰度化、二值化、图像分割、颜色模型转换。再通过苹果的分级特征对苹果进行分级。保证了分级结果的准确性和实用性。主要的研究内容包括：通过采集到的苹果图像，经过一些处理后。提取出苹果大小的特征值建立分级模型。根据苹果检测出的结果作出判断，来定出水果的大小等级。对苹果的表面颜色进行分析，建立分级模型，提取出
17、颜色特征值，进而判定出水果颜色的等级。对苹果进行灰度化，并选择适当的阀值对灰度化后的图像进行二值化，确定缺陷的区域。在通过计算缺陷面积得出缺陷的等级。1.4 技术路线采用 CCD 摄像头和图像采集卡工具完成对图像的采集。并传输到计算机上为后续的图像处理做准备。对采集到得图像进行图像的预处理，使得后续的检测分级更加的精确。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 31 页 - - - - - - - - - 确定图像的分级参数，从水果图像的大小、颜色和缺陷这三个方面来
18、分别进行分级。对各个方面的分级结果进行综合，得出水果的品质等级。1.5 本章小结本章通过分析水果分级检测研究的意义，以及计算机视觉技术在水果分级中的应用。确定了研究的方向为基于机器视觉技术进行苹果外观品质检测，研究目标是设计实时的水果分级系统。根据研究目的及研究内容，确定了研究的技术路线。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共 31 页 - - - - - - - - - 2 图像预处理方法研究2.1 引言本课题研究内容是基于计算机图像处理的水果分级检测，而要保证
19、分级结果的可靠性，那么在图像处理的每一个环节都要确保尽可能的准确。那么就需要在处理前对图像进行预处理。以此来消除图像的噪声、模糊等问题。图像的预处理就是对图像进行加工，来满足人的视觉要求和应用要求。图像的预处理有光学方法和数字方法。光学处理的效果差、稳定性不够高，而与此同时数字处理技术飞速发展，其效果和稳定性相比光学方法来说都要好。主要的数字处理方法如下：点运算图像的点运算主要是对一个个的像素点进行加、减、乘、除等运算，可以有效的改善图像的直方图、分辨率。几何处理图像的几何处理主要指图像的坐标运算，主要包括图像的旋转、 放大、缩小、移动等。另外还包括图像的扭曲矫正。图像增强目前的图像增强技术根
20、据其处理的空间不同，可以分为两大类： 空域方法和频域方法。前者直接在图像所在的像素空间进行处理；后者是通过对图像进行傅里叶变换后在频域上间接进行的。在空域处理方法中，根据每次处理时针对单个像素还是小的子图像块，又可分为两种：一种是基于像素的图像增强，也叫点处理；另一种是基于模板的图像增强，也叫空域滤波。图像复原图像的复原就是对退化的图像进行处理，尽可能恢复原图像的本来面目。也就是针对图像退化的原因设法进行补偿，把图像的退化过程模型化， 并且采用相反的过程来恢复出原来的图像。2.2 图像的平滑处理在图像的拍摄过程中由于受拍摄和传输设备的影响，总会产生使人厌恶的噪声，同样在图像的处理过程中也会产生
21、。这些噪声会影响后续的处理工作和视觉效果。所以必须对图像提前进行平滑处理以减少噪声。噪声的消除有两种方法：频域法和空域法。频域法的原理是消除频域中高频成分，但是需要在处理过程中不断的在频域和时域之间转换，处理速度慢，不适合实际应用。实际应用中一般采用空域法，空域法中常用的有中值法、快速中值法、邻域平均法等。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页，共 31 页 - - - - - - - - - 2.2.1 中值滤波法中值滤波是一种非线性平滑滤波，在一定的条件下可以克服
22、线性滤波所带来的图像细节模糊问题， 而且对过滤脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效，但对某些细节多 （点、线、尖等）的图像不宜采用中值滤波方法。他的方法是用一个有奇数点的滑动窗口，将窗口中心点的值用窗口各点的中值代替。其在 matlab 中用到的函数是medfilt2 ，其相应的语法是：B=medfilt2(A,m,n) m,n 为指定滤波模板的大小，默认值是3*3 大小2.2.2 快速中值滤波快速中值滤波的方法稍微有点复杂，它要先求出原图像的直方图，然后通过直方图来求出中值。假设窗口的大小为m*n，从一个窗口的中值滤波输出到下一个中值滤波的输出。窗口将移动一列，新窗口的像素是原窗口的像素删去最左边
23、的一列，然后再在他的右边加上另外一列。 其余所有的像素点保持不变。然后对原来的直方图进行修正，利用直方图求新窗口的中值。2.2.3 邻域平均法由于图像受照相机、传输设备影响所产生的噪声都是随机的。可以把这些噪声看作是孤立的。所以可以用一个模块中所有像素的平均值来代替模板中间点的像素值。这样可以达到减少噪声的效果。 但是图像的边缘可能就会因此而变得模糊了。因为图像的边缘本身变化就十分的剧烈。 处理时可能会使图像边缘的细节变模糊。这也是邻域平均法的一个十分明显的缺点。在本课题中，由于要考虑到图像处理的速度问题，实现的简易度，和图像处理的准确度等一些问题，所以我选择了中值滤波法。图像滤波后如下图所示
24、：名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页，共 31 页 - - - - - - - - - 图 2-1 中值滤波后的苹果图像2.3 图像的灰度化变换通过 CCD 采集到的图像是RGB 的彩色图像，如果要进行后序的处理工作。那么必须在前期先对其进行灰度化变换。 灰度化变换之后的图像就是我们平时所说的黑白图像。图像的灰度化方法有三种：最大值法这种方法就是根据图像的RGB分量来确定图像的灰度值。灰度化后的灰度值就是R,G,B 三个分量中的最大的那一个分量。平均值法这种方法就
25、是计算R,G,B 三个分量的平均值，用这个值作为灰度化后的灰度值。权重值法这种方法就是用R,G,B 分量分别乘以一个参数，这样得出的值作为灰度化后的值。本课题中对于图像的灰度化处理是通过一个函数实现的，这个函数就是rgb2gray. 经过灰度化后的图像如下所示：名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 10 页，共 31 页 - - - - - - - - - 图 2-2 灰度化后的苹果图像2.4 图像的二值化图像的二值化就是把得到的灰度化图像，通过选定阀值，把其变成只有“0”
26、和“ 1”两个值的图像。把超过阀值的灰度值，统一处理成1，把低于阀值的灰度值统一处理成0. 本课题中对于阀值的选择， 我选用了一个函数graythresh.通过 graythresh函数选择出了阀值，然后用这个阀值作为参数进行如上所说的二值化。最后得出的二值化后的图像如下所示 : 图 2-3 二值化后的苹果图像名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 11 页，共 31 页 - - - - - - - - - 2.5 本章小结本章通过比较不同的图像平滑化处理方法，最后采用了中值
27、滤波法，既处理了噪声，还不会使图像变模糊， 最主要的是使用起来十分的方便。另外还说明了图像预处理的其他方面内容，包括图像的灰度化和图像的二值化。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 12 页，共 31 页 - - - - - - - - - 3 苹果的大小检测3.1 引言水果的大小是水果品质的一个十分重要的品质因素。因而对于大小的分级检测在整个课题中占有十分重要的位置。 目前水果大小检测的方法很多，在这方面研究的也十分成熟了。对于这方面的研究: 章文英 1.等通过先对图像预
28、处理，确定水果的轮廓，再通过水果的最小外切矩形，近似确定水果的大小，精确度不是很高。而冯斌 2.等先边缘检测，后通过确定水果的轴向、形心，进而得出水果的大小，精确度很高。3.2 大小检测分级研究目前水果的大小识别方法主要有两个方面：通过水果的外接矩形等方法确定水果的的果径大小，进而通过果径的大小来确定水果的大小等级；通过对水果的边缘进行傅里叶变换，通过傅里叶系数来确定水果的大小、形状等一些特征值， 以此来判定水果的大小。现有的水果大小识别方法有以下几种方式：最小外接矩形法其基本的方法是先确定水果的形心，然后将水果每绕形心旋转3 度后就拍一照片，找出所有照片中苹果外接矩形最小的那一张。那么这张图
29、片的最长的那条边的长度就是苹果的果径长度。进而通过果径的长度来判定水果的大小等级。图 3-1 外接矩形法最大果宽法水果的大小可以通过水果的直径来表示，所以可以用果宽来对苹果的大小进行分级。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 13 页，共 31 页 - - - - - - - - - 对于确定果宽大小， 第一步要求出苹果的果轴，果轴就是花萼和花梗的连线。果轴的确定对于静态的图像来说非常容易。 果宽就是垂直于果轴的直线与苹果边缘交线中最长的那一条长度。图 3-2 最大果宽法果
30、径法这种方法把苹果看成是球体，通过边缘提取和细节处理后，计算出水果的形心，果梗与形心的连线就是果径， 通过形心与果径垂直的线就是果宽。通过果宽的大小来确定出苹果的大小等级。投影面积法CCD摄像头拍摄的水果图像是二维的平面图，计算此投影面积S，根据大量试验找到一个合适系数 K 使得 K 乘以 S 接近水果真实的表面积。最后用这个近似的表面积来表示水果大小， 并用于分级。 由于很难找到合适的K值使所有的苹果近似面积接近真实表面积，该方法稳定性差。准确率低，不宜用在在线苹果大小检测上。综上所述，最小外接矩形法计算量太大，不满足快速检测的要求最大果宽法和果径法计算量小，但是根据得到的苹果图像不易找到果
31、轴，因此算法难以实现。投影面积法对于一个苹果只拍摄一个图像，稳定性差，准确率低。本课题中每个苹果经过采集区域的过程中不停滚动，并被连续采集到3 幅不同表面图像，覆盖整个果面的90以上，可以较完整地反映苹果表面信息，且每幅图像中苹果的面积即苹果最大横截面面积。由于苹果属于圆形果种类， 可以把图像中苹果近似看作圆形，带入圆的面积公式计算半径R。R为苹果最大横截面半径，对每个苹果的三幅图像求取三个 R值，再求平均，即得到苹果的平均半径R 。大小用最大横切面积直径来表示，因此使 R乘以 2 得到苹果平均直径D，并把 D作为大小特征值，这就是改进的投影面积法。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 -
32、 - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 14 页，共 31 页 - - - - - - - - - 3.3 苹果大小特征提取用这种改进过的投影面积法，先找出三幅苹果不同侧面拍出来的照片，分别计算他们的面积 s1,s2,s3 ，然后使用公式：R=sqre(s/pi) 由于判定水果的大小等级一般都是使用水果的直径来判别，所以要计算出水果的直径大小。D=2*R 然后通过计算出的三个直径D1,D2,D3.求出他们的平均值作为最后得出的直径大小D=(d1+d2+d3)/3 三幅苹果图像如下：图 3-3 苹果图像 1 图 3-4
33、苹果图像 2 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 15 页，共 31 页 - - - - - - - - - 图 3-5 苹果图像3 3.4 苹果大小分级试验与结果GB10654 89 中对于大型果、中型果、小型果的果径大小要求如下。本课题通过对水果的投影面积法， 进而计算初水果的直径大小， 再利用特定的阀值来对苹果的大小进行区分。表 3-1 苹果等级划分标准等级优等一等二等等外大型果=70=65 =60 =65=60 =55 =60=55 =50 =th1 属于优等果E
34、lseif D=th2 属于一等果Elseif D=th3 属于二等果Else 属于等外果3.5 本章小结本章通过改进的投影面积法，来先计算出苹果三个侧面的面积，再计算相应的直径，求其平均值。来作为果径的大小，对苹果的大小进行等级区分。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 16 页，共 31 页 - - - - - - - - - 4 水果的颜色检测4.1 引言苹果的颜色反映了苹果的品质与口感等一系列方面。品质好的苹果，其色泽、颜色的着色率都很好，而相反品质差的苹果其色泽、
35、颜色的着色率一般都比较差。同时，含糖量多、口感好的一般来说也是着色率比较高的。这样来说，对于水果的颜色检测就显得十分的重要。目前在水果检测中，国外的技术受到硬件和算法的局限，所以技术的成熟度不高，而在我们国内，水果的分级一般都是采用机械分类的方法，其对颜色这方面的检测基本上都无法实现。4.2 颜色模型目前的颜色模型可以分为两种类型：一种是面向硬件设备的，比如RGB 模型，他是面向打印机、显示器等设备的。 另外一种是面向人的视觉感受的，不如HIS 模型。而本课题中对于水果颜色的分级是基于人的视觉的，所以选用 HIS 模型，这种模型更利于我们对水果的特征进行提取。下面介绍几种颜色模型：RGB 模型
36、在多媒体计算机技术中， 用得最多的是 RGB 模型。其采用 R、G、B 相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红， 绿、篮磷光材料发光而产生颜色。RGB 是一个加色立方体模型，光源的亮度、色度、纯度混合在R、G、B 三个参数中 RGB 模型里面任意色光F 都可以用 R，G，B 三色不同分量的相加混合而成：F=R+G+B RGB 模型采用物理三基色表示， 因而物理意义很清楚， 适合彩色显象管工作， 显示器和扫描仪都采用RGB 模型。然而这一体制并不适应人的视觉特点。这种模型从感知来说是不均匀的，并依赖于硬件设备。RGB 模型的缺点有：RGB 模型用红、 绿、蓝三原色的混
37、合比例定义不同的色彩，使色彩难以用准确的数值来表示，并进行定量分析；在 RGB 模型中，由于彩色合成图像通道之间相关性很高，使合成图像的饱和度偏低，色调变化不大，图像视觉效果差；人眼不能直接感觉红、绿、蓝三色的比例，而只能通过感知颜色的亮度、色调以及饱和度来区分物体， 而色调和饱和度与红、 绿、蓝的关系是非线性的， 因此，难以在 RGB模型中对图像进行直接处理以下是实验中得出的R，G，B 分量：名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 17 页，共 31 页 - - - - -
38、 - - - - R分 量图 4-1 RGB 模型中 R分量的图像G分 量图 4-2 RGB 模型中 G分量的图像名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 18 页，共 31 页 - - - - - - - - - B分 量图 4-3 RGB 模型中 B分量的图像YUV 颜色模型YUV颜色模型也是使用比较多的颜色模型，由于人眼对于亮度的敏感度远远大于对于色度的敏感度，所以YUV 这个模型中，相邻的像素间使用同样的色度值。这样的图像是用牺牲色度来达到压缩图像的目的。这个模型一般用
39、于图像传输中对图像进行压缩处理。HIS 颜色模型这一模型是面向彩色处理的最常用的模型。HIS 模型是基于视觉原理的一个系统，定义了三个互不相关，容易预测的颜色属性，即色调(H)，亮度 (I)和饱和度 (S)。其中， H是表面呈现近似红、黄，绿、蓝等颜色的一种或几种的目视感知属性；I 是物体表面相对明暗特性； S是颜色具有 “ 白光” 的程度它有两个特点：其一， I 分量与图像的彩色信息无关，因此对彩色信息处理只需考虑两个分量。其二，H 和 S分量与人感受颜色的方式非常相近。这些特点使 HIS 模型适合于视觉系统感受彩色特性的图像处理算法。由于人的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程度，
40、为了便于颜色处理和识别，人的视觉系统经常采用HIS 颜色空间，它比 RGB 颜色空间更符合人的视觉特性。RGB 与 HIS 的相互关系分正反两种情况， 这里只讨论从 RGB 转换到 HIS 的情况。对任何 3 个在【 0，1】范围内的 R、G、B 三基色，其对应 HIS 模型中的 H、I、S分量可由下面给出的公式计算：Temp1 =0.5*(r-g)+(r-b) （4-1）temp2 =sqrt(r-g).2 + (r-b).*(g -b) （4-2）theta = arccos(temp1./temp2) （4-3）H=theta G=B （4-4）名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载
41、- - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 19 页，共 31 页 - - - - - - - - - H=360-theta G=66%=50% =25% 25%4.5 本章小结苹果的颜色检测对于苹果的整体等级划分十分重要，本课题通过主要对HIS 模型中色度的处理，得出红区的面积大小，进而与苹果的实际大小做比。按照着色度的等级划分标准对苹果品质进行区分。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 22 页
42、，共 31 页 - - - - - - - - - 5 水果的缺陷检测5.1 引言水果的缺陷检测是检测中最重要的，也是复杂度很高的一个方面，目前的缺陷检测一般采用边缘检测求出缺陷的区域，进而对缺陷进行评估。 这其中边缘检测是最重要的环节。李庆中等 7.通过双金字塔数据形式的盒维数快速计算，得出五个分形维数作为可疑缺陷区的参数，再通过BP 形网络结构的人工神经网络，最终实现对梗、萼和缺陷的准确判断。冯斌等 8.先对水果进行图像的获取与分割，而对于梗萼和缺陷的判决，则通过观察可疑区是上凸的还是下凹来判定，因为如果是梗萼的话那么应在下凹区，而如果是缺陷区，那么大部分都是在上凸区的。这种方法准确度还是
43、挺高的。5.2 水果缺陷检测研究图像的边缘对人的视觉具有重要意义，一般来说，当人看一个物体时，首先感觉到的就是边缘。边缘是一个区域的结束也是一个区域的开始。利用这一个特性可以分割图像，将缺陷区域从苹果图像中分割出来。 目前边缘检测主要有roberts模板、 sobel模板、 prewitt模板、拉斯算子、 canny边缘检测算子这5 种方法检测。Roberts模板检测-1 0 0 1 图 5-1 Roberts模板Sobel模板检测名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 23
44、 页，共 31 页 - - - - - - - - - -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 图 5-2 Sobel模板Prewitt 模板检测-1 -1 -1 0 0 0 1 1 1 图 5-3 prewitt模板LOG 模板检测0 1 0 1 -4 1 0 1 0 图 5-4 LOG 模板Canny边缘检测算子在图像的边缘检测中，抑制噪声和边缘精确定位是无法同时满足的，边缘检测算法通过平滑滤波法去除图像噪声的同时，也增加了边缘定位的不确定性;反之，提高边缘检测算子对边缘的敏感性的同时，也提高了对噪声的敏感性，canny 算子力图在抗噪声干扰和精确定位之间寻求最佳的折中方案。名师资料总结
45、 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 24 页，共 31 页 - - - - - - - - - Canny 算子检测图像边缘的步骤如下：平滑图像；计算滤波后的图像的梯度的幅值和方向；对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非极大值点置零以得到细化边缘；用双阀值算法检测和连接边缘；对比各种算法， 本课题我所选用的算法是Canny 边缘检测算子进行的检测。 效果比较好，可以明显的看出缺陷的区域。5.3 水果缺陷检测试验与结果下面是对有缺陷的苹果进行的检测，
46、分别用各种边缘检测算子检测出来的图像：用 roberts模板检测roberts图 5-1 用 Roberts 检测后的图像用 sobel模板检测名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 25 页，共 31 页 - - - - - - - - - sobel图 5-2 用 Sobel 检测后的图像用 prewitt 算子检测prewitt图 5-3 用 Prewitt算子检测后的图像用 log 算子检测名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - -
47、- - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 26 页，共 31 页 - - - - - - - - - log图 5-4 用 log 算子检测后的图像用 Canny算子检测canny图 5-5 用 Canny检测后的图像5.4 本章小结本章主要介绍了苹果检测中的缺陷检测部分，通过对比roberts模板、 sobel 模板、prewitt模板、拉斯算子、 canny 边缘检测算子这5 种边缘检测的方法，最终决定使用canny 边缘检测算子，因为他的检测精度相比较来说还是比较高的，完全可以达到检测的要求。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - -
48、 - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 27 页，共 31 页 - - - - - - - - - 6 水果分级的系统研究6.1 引言对于水果的分级检测的研究，国外经过几十年的研究，技术发展的已经比较成熟了。但在国内由于这方面的起步比较晚，所以大部分的分级检测还是采用机械分级，不仅效率不高，最主要的是精度也不是很高。所以本课题的研究是十分具有应用价值的。本课题通过运用计算机技术、图像处理技术达到了对苹果的分级检测的目的。6.2 系统工作原理水果分级检测的步骤如下：通过 CCD 摄像头采集苹果的图像。对采集到的图像进行传输，传到PC
49、 机上。用 Matlab 软件对图像进行处理。对图像进行预处理，包括滤波、灰度化、二值化等。对苹果进行大小检测，通过果径大小进行等级划分。对苹果进行颜色检测，先将图像RGB 模型转换为 HIS 模型。通过 HIS 模型中的 H 分量进行颜色分级。对苹果进行缺陷检测，使用canny 边缘检测算子进行边缘检测，进而检测出苹果的缺陷部分。系统的流程如下图所示：开始采集图像图像预处理大小检测颜色检测缺陷检测结束名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 28 页，共 31 页 - - -
50、 - - - - - - 图 6-1 系统流程图系统包括硬件部分和软件部分：硬件部分主要是图像的采集部分， 包括 CCD 摄像机、 数据传输设备、一台安装了 Matlab软件的计算机。软件部分主要是图像的处理部分，Matlab 编码对图像进行处理与仿真。具体到软件内部的工作流程情况如下所示：主程序种类选择参数设置图像采集图像预处理特征提取检测分级等级划分中值滤波颜色模型转换图像分割灰度化平均直径平均色度平均着色度大小检测颜色检测缺陷检测优等果一等果二等果等外果图 6-2 软件工作流程图6.3 本章小结本章对水果分级系统进行了介绍，包括他的硬件系统、软件系统。软件设计通过用Matlab 软件对采