基于机器视觉的马铃薯自动分级方法

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1、第28卷第7期农业工程学报Vol.28No.71782012年4月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringApr.2012基于机器视觉的马铃薯自动分级方法※周竹，黄懿，李小昱，文东东，汪成龙，陶海龙（华中农业大学工学院，武汉430070）摘要：为了实现马铃薯的自动分级，设计了基于V型平面镜同时获取三面图像的马铃薯机器视觉分级系统，并提出了相应的分级算法。根据大小特性,提出基于最小外接柱体体积法的马铃薯大小分级检测方法；根据外形特性，采用最长径外接矩形的宽高比法，实

2、现了类圆形、椭圆型以及长型马铃薯的分类；根据马铃薯缺陷特点，分别提出以缺陷面积大小作为判别准则的孔洞、干腐马铃薯判别方法，以外接矩形对角线长度作为判别准则的机械损伤马铃薯判别方法和基于交叉法的发芽、畸形马铃薯检测方法。最终马铃薯的分级正确率为91.0%。试验结果表明：基于机器视觉的马铃薯自动分级检测方法可行，可用于马铃薯外部品质的在线检测。关键词：机器视觉，分级，在线检测，表面缺陷，马铃薯doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2012.07.030中图分类号：S532;TP391.41文献标志码：A文章编号：100

3、2-6819(2012)-07-0178-06周竹，黄懿，李小昱，等.基于机器视觉的马铃薯自动分级方法[J].农业工程学报，2012，28(7)：178－183.ZhouZhu,HuangYi,LiXiaoyu,etal.Automaticdetectingandgradingmethodofpotatoesbasedonmachinevision[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2012,28(7):

4、178－183.(inChinesewithEnglishabstract)一次性分离出来的快速灰度截留分割方法和用于缺陷识0引言[16]别的十色模型。郑冠楠等设计了基于翻转式的马铃薯马铃薯的自动化分级是促进马铃薯增值的重要途自动检测分级系统，应用改进果径法和离心法分别对马径。机器视觉技术具有实时、客观、无损等优点，适合铃薯大小和形状分级，采用灰度差值法和归一化半径差对包括马铃薯在内的农产品依据外部品质进行分级。近法分别检测发芽和畸形，分级精度达88.0%。本文设计了年来，随着机器视觉技术的发展，国内外学者做了大量一种基于V型平面镜

5、能同时获取马铃薯三面图像的自动的农产品品质检测方法研究[1-6]。在马铃薯检测方面，[17]分级系统，并根据马铃薯等级标准，实现马铃薯大小、[7]Marchant等研制了一种根据尺寸对马铃薯进行分级的形状、缺陷的在线检测分级。机器视觉系统，通过测量马铃薯的长度、最小宽度、最1马铃薯自动分级系统大宽度、形状，并估算其质量，该系统每秒钟可以对40个马铃薯进行分级，但是分级精度还不能满足实际生产该检测分级系统总体结构如图1所示，主要由输送[8-9]的需要。Tao等研究了基于傅里叶形状分类方法的马机构、机器视觉系统、分级执行机构、控制电路等部

6、分[10]铃薯形状分级机器视觉自动检测系统。Heinemann等组成。为了获得足够多的马铃薯表面信息，提出基于V用8邻域追踪算法检测边界和傅立叶描绘子描述形状，型平面镜的马铃薯图像采集系统。该系统中，CCD摄像[11]根据形状和大小特征进行马铃薯自动分级。Zhou等开头与支撑架顶端的垂直距离为620mm，两面平面镜呈V发了一个基于PC机的机器视觉系统，该系统能针对马铃型分布在支撑架的两边。为了获得较好的图像效果，在薯的主要分类指标——质量、切面直径、形状和颜色进采集箱的顶部安装环形光源，而在采集箱底部的四角则行分级，分级成功率为86.

7、5%。国内马铃薯分级研究多以安装杯型光源。静态为主，如郝敏应用马铃薯的俯视面积和侧面厚度检[12][13]测质量，使用Zernik矩法检测畸形马铃薯。虞晓娟[14]等提出受品种影响很小的基于色度域划分的马铃薯绿[15]皮检测方法；李锦卫等提出能将马铃薯表面疑似缺陷收稿日期：2011-09-06修订日期：2012-01-09基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金（20090146110018）和湖北省自然科学基金重点资助项目(2011CDA033)作者简介：周竹（1984－），男，湖北汉川人，研究方向：智能化检测技术。武汉华中农业大学

8、工学院，430070。Email：zhouzhuniba@163.com1.输送链2.支撑架3.马铃薯4.CCD摄像头5.环形光源6.平面镜※通信作者：李小昱（1953－），女，河南叶县人，教授，博士生导师，中7.光电传