[发明专利]一种基于机器视觉的苹果检测分级方法

摘要

本发明涉及一种基于机器视觉的苹果检测分级方法，检测方法包括以下步骤：使苹果连续滚动通过采集区域，并连续采集至少3幅不同表面图像，使图像覆盖苹果表面的绝大部分面积；将中取得的图像的面积视为圆面积，并计算该圆面积对应的平均直径，该平均直径即为苹果的大小参数；同时计算取得图像的表面红区比例、表面平均色度和表面着色均匀度的平均值，得到苹果的颜色参数；对取得图像的进行背景分割、灰度化、锐化处理和滤波去噪处理后，计算该图像的平均梯度值。本发明的方法能有效降低扫描仪的成像线性误差、快速准确、通用于各类扫描仪。本发明方法的计算复杂度低，易于实现，适于苹果的快速实时分级；并且实现了5种苹果的检测分级，适用面广。

主权项

1.一种基于机器视觉的苹果检测分级方法，其中所述苹果检测的检测参数包括苹果的大小、颜色和纹理，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)使苹果连续滚动通过采集区域，并连续采集至少3幅不同表面图像，使图像覆盖苹果表面的绝大部分面积；2)将步骤1)中取得的图像的面积视为圆面积，并计算该圆面积对应的平均直径，该平均直径即为苹果的大小参数；3)分别计算步骤1)中取得图像象的表面红区比例、表面平均色度和表面着色均匀度的平均值，根据不同品种苹果的表面颜色特点对上述三项平均值，进行加权综合计算后，得到苹果的颜色参数；4)对计算步骤1)中取得图像的进行背景分割、灰度化、锐化处理和滤波去噪处理后，得到苹果的纹理突出显示图像，然后，计算该图像的平均梯度值，该梯度值即为苹果的纹理参数；5)根据苹果的品种类型选定上述三个检测参数中的一个或多个作为分级标称参数，并设定相应的分级标称值范围，将测得值与分级标称值范围进行比较后，根据比较结果对苹果进行分级。