臍橙表面缺陷的機器視覺快速檢測研究及嵌入式系統(tǒng)應用.pdf

1、缺陷檢測是水果分級的重要環(huán)節(jié)之一。由于水果表面缺陷呈多樣性和復雜性等特點，水果表面缺陷的快速檢測一直是學術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點。近年來，計算機視覺技術(shù)逐漸被應用于農(nóng)產(chǎn)品的外部質(zhì)量檢測。本文以臍橙為對象，利用機器視覺技術(shù)詳細地研究探討臍橙表面8種類型常見缺陷（薊馬果、潰瘍果、裂傷果、日灼果、藥傷果、風傷果、蟲傷果、介殼蟲果）檢測方法并提出相應的算法，同時開發(fā)了臍橙缺陷的機器視覺自動化檢測試驗系統(tǒng)，所提出的檢測方法對研發(fā)快速臍橙缺陷分級裝備

2、奠定了基礎。論文的主要研究內(nèi)容及成果如下:
　　1)搭建適合水果表面缺陷檢測的視覺試驗系統(tǒng)平臺，包括基于傳統(tǒng)PC計算機視覺為基礎的可見光RGB成像系統(tǒng)、基于嵌入式系統(tǒng)的嵌入式機器視覺系統(tǒng)。
　　2)針對類球形水果表面亮度分布不均勻干擾檢測現(xiàn)象，提出了一種新穎的臍橙表面缺陷快速多閾值邊緣分割算法。該方法能成功檢測出表面缺陷區(qū)域。此分割算法對薊馬果、潰瘍果、裂傷果、日灼果、藥傷果、風傷果、蟲傷果、介殼蟲果等8類型缺陷臍橙的500

3、8個感興趣區(qū)域進行分割，獲得了92％分割精度。
　　3)提出了一種新穎的臍橙表面灰度局部閾值快速分割算法。該方法能克服類球形水果表面亮度分布不均勻問題，該算法將積分圖理論和局部閾值計算相結(jié)合并成功分割臍橙表面缺陷區(qū)域，此分割算法對薊馬果、潰瘍果、裂傷果、日灼果、藥傷果、風傷果、蟲傷果、介殼蟲果等類型缺陷臍橙進行檢測，獲得了95.2％檢測正確率，每一幅離線圖像處理時間是38.5ms。
　　4)提出了一種新穎的臍橙表面亮度分布不

4、均的快速自適應亮度矯正及單閾值快速水果缺陷分割算法。該方法能使正常水果組織表面區(qū)域被矯正為高灰度區(qū)域，而水果表面的缺陷區(qū)域仍然保持低灰度區(qū)域，矯正克服了類球形水果表面亮度分布不均導致缺陷檢測誤檢的問題，這也為單閾值臍橙表面缺陷快速檢測提供了可能性。依據(jù)不同光照成像環(huán)境下試驗表明，該算法可以直接對臍橙表面整體亮度進行自適應矯正，并且該自適應亮度變換算法比現(xiàn)有文獻水果亮度變化算法相比速度快10倍以上。
　　5)提出一種基于低成本小型多