[发明专利]冬枣果实的全方位品质检测方法

说明书

一种冬枣果实的全方位品质检测方法，首先通过Kinect V2相机获取冬枣的RGB图像（分辨率为1920×1080）和点云信息（分辨率为512×424），在RGB图像中提取冬枣果实的图像区域。再对冬枣果实的RGB图像进行正常枣和病害枣判别，对正常枣进行成熟度判别。然后提取冬枣果实的点云信息区域计算冬枣尺寸（长、宽、高、体积）。之后通过高光谱成像系统采集脆熟冬枣的高光谱图像数据，采用试验研究建立的糖度和硬度模型分别预测果实的糖度和硬度。最终实现冬枣果实的分类，并获得脆熟冬枣的尺寸和内部糖度与硬度，可用于其分级等。

技术领域

本发明涉及智能化检测与技术领域，具体涉及一种冬枣果实的全方位品质检测方法。

背景技术

冬枣是无刺枣树的一个晚熟鲜食优良品种，果皮赭红光亮、皮薄肉脆、甘甜清香、营养丰富，可食率达95%。与其它果品相比，冬枣还含有丰富的维生素 A、维生素 E和钾、钠、铁、铜等多种微量元素，维生素C的含量是苹果的70倍，梨的140倍，营养价值为“百果之冠”。另外富含多种微量元素和矿物质，有防心脑血管疾病之功效，倍受广大消费者青睐。

但随着人们生活水平的逐渐提高，对冬枣的品质要求也越来越高。目前主要依靠人工进行外部品质检测和分选，其劳动量大、效率低，导致冬枣品质参差不齐，影响其销售价格，对果农造成极大的经济损失。其次，在传统的果品内部品质检测主要采用化学分析法，制样繁琐、分析速度慢，通常用少量样本代替批次果品的品质，且检测时必须破坏果品，无损检测使用较少，因此难以在商业上推广应用。

本发明提供一种无损的冬枣果实全方位品质检测方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种冬枣果实的全方位品质检测方法，包括如下步骤：

S0：通过Kinect V2相机每次获取一个冬枣的RGB图像（分辨率为1920×1080）和点云信息（分辨率为512×424）；

S1：在S0获取的RGB图像中提取冬枣果实的图像区域；

S11：提取RGB图像中心的360像素×360像素区域壹I_c；

S12：对I_c提取1.02×R-G的灰度图像I_g；

S13：对I_g计算Otsu阈值，并用该阈值进行二值化，形态学运算后，获取果实区域图像I_f；

S14：以I_f为掩膜，与I_c做与运算，获得果实的RGB图像I_fc；

S2：对冬枣果实的RGB图像I_fc进行正常枣和病害枣判别；

 S21：根据每个果实像素的R、G、B值，计算相应的HSV和L^*a^*b^*颜色空间的各个分量；

 S22：试验研究表明R、S、b^*颜色分量可以显著区分正常枣和病害枣，提取每个像素的R、S、b^*颜色分量；

S23：采用试验研究获得的两个线性分类函数计算每个像素的得分；

BHZ=0.182×R+14.132×S-0.531×b^*-4.743

ZCZ=0.217×R+32.284×S-0.424×b^*-15.673

式中：BHZ 表示病害枣判别得分；ZCZ 表示正常枣判别得分；

S24：若BHZZCZ，则该像素属于病害枣，反之属于正常枣；