基于计算机视觉的荔枝检测与分级方法_刘敏娟

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1、*基于计算机视觉的荔枝检测与分级方法1,21※111刘敏娟,洪添胜,李震,吴伟斌,刘志壮(华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室，广州510642；华南农业大学工程学院，广州510642中国农业科学院农业信息研究所，北京，100081）摘要:为提高荔枝商品化处理水平，搭建了一套适合荔枝等水果进行品质自动检测与分级的计算机视觉系统，通过对图像灰度变换、去除噪声、图像增强、图像分割等多种低层处理方法的对比研究，确定了适合于荔枝检测与分级的预处理方法。试验结果表明，利用荔枝横径测量

2、的最大轴旋转法测量并分级的桂味和糯米糍两种荔枝正确率分别为98.4%和96.7%；利用荔枝最大横径处面积估测荔枝果重，该方法估测的荔枝重量与其最大横径处面积的相关系数分别可达0.9841和0.9775,分级精度可达96.8%和96.7%。关键词:计算机视觉;大小分级检测;重量分级检测;荔枝0引言1荔枝图像预处理农产品的品质检测与分级，是流通和加工过程中的一个重要环节，其检测与分级水平不仅直接关系到在提取荔枝的各项特征之前需要对图像进行一些人民的健康，而且是国际、国内农产品市场竞争的重预处理，以便能方

3、便的提取出来特征向量。通过对比要因素。虽然我国农产品的产量和出口量逐年增加，研究，笔者采取了以下四个步骤对荔枝图片进行预处但由于产后处理环节薄弱，速度慢，精确度低，给加理，得到了能够满足进一步进行荔枝特征提取和模式工、储藏和出口带来许多困难，从而导致产品经济价识别的要求的荔枝图片。值的降低和竞争力的减弱，影响了农业产值的提高，灰度变换：为了得到二值化的图像，灰度变换是给国民经济带来重大损失。利用计算机视觉分级代替第一步。本实验采用平均法进行灰度变换，将拍摄的人工分级、机械尺寸分级、重量分级是自动化分

4、级发24位真彩图像转换为8位的灰度图像，为后续得到二展的必然趋势，它将是改变我国农产品加工效率低下值化图像做好准备。现状的关键技术。图像滤波：为了找到适合荔枝图像的滤波方式，荔枝是我国特色水果之一，在国际上具有广阔的分别采用均值滤波、中值滤波和自适应滤波三种常用市场，但是我国荔枝生产存在的一些问题已在很大程的滤波方式对经过图像增强后的荔枝图像进行滤波处度上影响了荔枝的商业运作。农户只在采摘后粗略的理。经过三种滤波方式处理后的效果对比发现，中值进行人工分级，不同质量的农产品混杂在一起，很难滤波不仅对荔

5、枝图片中的噪声有良好的去除效果，而实现荔枝生产的规模交易，也致使农产品出口品质偏且不使边缘模糊。本文选用中值滤波对荔枝图像滤波。低，只能作为低质产品出售。因此，本研究选择荔枝图像增强：利用直方图灰度变换、直方图均衡化为研究对象，探索用计算机视觉进行荔枝自动检测和以及对比度自适应直方图均衡化三种图像增强方式针分级的理论与方法，希望对高新技术在我国农产品品对荔枝灰度图像进行图像增强处理，处理效果对比发质评价方面的应用起到一定的促进作用。现，通过直方图灰度线性变换增强的图像对比度很好，阴影被很好的去除了，

6、从而使得荔枝图案很好的与背*项目基金：广东省科技计划资助项目（2006B50106002）景分开了。从图像处理后的直方图来看，也只有经过作者简介：刘敏娟（1982—），女（汉族），山西人，硕士，计算机应用。通讯地址：北京市海淀区中国农业科学院，100081。直方图灰度线性变换的图像呈现很好的双峰特性，即email:liuminjuan@caas.net.cn荔枝图案与背景分离开来。所以，显然对于本实验而通讯作者：洪添胜，男，博士生导师，华南农业大学工程学院，510642，言，应当采用直方图灰度变换的

7、方法对图像进行增强，email:tshong@scau.edu.cn从而便于下一步对图像进行分割。图像分割：在经过图像增强后，荔枝图案与背景h这8个边界极值点所确定的最大轴（A轴）与荔枝已经被明显区分开来。本实验采用了简单的阈值法对的纵径已经十分接近，从而使得经最大轴旋转后所测图像进行分割，其中通过最大方差取阈值法取到了合得的荔枝横径（B轴）也非常接近荔枝的实际横径。适的阈值。2.3结果分析为了利用最大轴旋转法准确测量荔枝横径，首先2荔枝大小分级检测方法分别从桂味和糯米糍两个品种中各选取了80粒荔枝

8、2.1分级标准建立计算机估测荔枝横径与人工实测横径的关系。根本实验进行荔枝大小的分级所采用的分级标准为据试验结果可得最大轴旋转法测量的荔枝横径值与人《鲜荔枝的国际标准》。此标准由联合国粮农组织和世工测量的荔枝实际横径值的关系图以及回归方程如图界卫生组织共同组建的食品法规委员会（简称CAC）2.2所示：下属的新鲜水果和蔬菜委员会制定。该标准适用于整理和包装后供给消费者鲜食的荔枝（工业加工用的荔40.0枝除外），它规定了鲜荔枝的基本要求、质量等级与大y=0.9092x+2