基于多光譜柑桔檢測(cè)方法研究.pdf

1、柑桔是我國(guó)南方栽培面積最廣的水果，柑桔產(chǎn)業(yè)已成為南方農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。當(dāng)前我國(guó)柑桔采后分級(jí)的研究較少，現(xiàn)有分級(jí)方法主要是人工分級(jí)和機(jī)械分級(jí)，工作效率較低，準(zhǔn)確性較差。因此國(guó)內(nèi)柑桔產(chǎn)業(yè)商品化程度不足，其產(chǎn)品附加值較低。研究利用無(wú)損檢測(cè)技術(shù)對(duì)柑桔品質(zhì)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)處理，對(duì)于提高其產(chǎn)品質(zhì)量，提升商品附加值，增加農(nóng)民收入具有重要意義。根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)工作效率高的特點(diǎn)和水果在不同光譜下吸收反射特性，研究了基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與多光譜技術(shù)的柑桔識(shí)別

2、方法。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　 ⑴提出了一種基于多光譜光源的新多光譜圖像采集方法，并設(shè)計(jì)了適合柑桔檢測(cè)的多光譜LED光源。
　　 ⑵研究了柑桔不同識(shí)別特征的多光譜測(cè)量方法，并得到如下結(jié)論：在紅色波段與黃色波段下采集的多光譜圖像，邊緣與果體更易提??；在紅色波段與黃色波段下采集的多光譜圖像，表面缺陷特征更易提取，在紅外波段下采集的圖像，柑桔的內(nèi)部缺陷可以提取出來(lái)，但表皮缺陷不能提取出來(lái)，因此，采用紅外波段下的單光譜圖像與紅色

3、波段、黃色波段下的多光譜圖像共同判斷柑桔的缺陷；在紅色波段下采集的圖像，綠色柑桔圖像與黃色柑桔圖像在果體灰度上有很大的差異，但不宜進(jìn)行水果顏色的定性分析，因此根據(jù)分時(shí)曝光光源特性，采集白色光譜下的彩色圖像進(jìn)行顏色分級(jí)。
　　 ⑶研究了圖像預(yù)處理算法。通過(guò)分析現(xiàn)有的圖像預(yù)處理算法與被測(cè)對(duì)象柑桔的識(shí)別特性，提出了采用Otsu方法進(jìn)行閾值的計(jì)算，采用Roberts算子對(duì)分割后的圖像進(jìn)行邊緣提取。
　　 ⑷提出了采用投影面積法求

4、取柑桔圖像的大小信息，采用面積周長(zhǎng)比法來(lái)求取柑桔的形狀信息，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明識(shí)別率可達(dá)96％。
　　 ⑸提出了基于多光譜的缺陷檢測(cè)方法。該方法為：采用紅色與黃色波段下的多光譜圖像缺陷提取結(jié)果與紅外波段下的柑桔圖像的缺陷提取結(jié)果相與的方法，來(lái)判斷缺陷為內(nèi)部還是外部缺陷，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明識(shí)別率可達(dá)97％。
　　 ⑹研究了與柑桔顏色相關(guān)的彩色模型、偽彩色理論、假彩色理論，提出了基于多光譜光源的顏色檢測(cè)方法，即利用HIS模型下的H分量進(jìn)