一種基于圖像標記的水果表面缺陷檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于水果表面自動檢測技術利用，具體涉及一種基于圖像標記的水果表面 缺陷檢測方法。
【背景技術】
[0002] 我國是一個水果生產大國，但以本國消費為主，參與國際貿易的比例一直很低，其 中一個重要原因就是采摘后商品化處理落后，外觀質量較差，導致水果的市場競爭力比較 弱。快速、準確的實現水果檢測與分級是提高經濟效益、增強產業國際競爭力的一項重要措 施。
[0003] 傳統的水果表面缺陷檢測方法依靠熟練工人的經驗和目測來判斷水果品質，很難 保證結果的準確性和有效性，不能滿足市場的要求。隨著計算機技術和圖像處理技術的迅 速發展，國內外研究人員已經開始將計算機視覺理論應用于農業生產及農業現代化方面。 然而，現有的水果表面缺陷檢測方法中，圖像獲取的途徑固定，多數情況下僅能針對特定類 型和質量的水果圖像進行處理，實用性不夠廣泛。
[0004] 因此，研究便捷、快速、準確的水果表面缺陷檢測方法，對減輕工作勞動強度，提高 工作效率和準確性具有重要意義。
【發明內容】
[0005] 為了克服上述現有技術的不足，本發明的目的在于提出一種基于圖像標記的水果 表面缺陷檢測方法，利用計算機技術及圖像處理技術，在較短的時間內可以準確判斷水果 表面缺陷的面積、數量等，以便后續確定水果等級，降低工人勞動強度，提高生產效率。
[0006] 為了實現上述目的，本發明采用的技術方案是： 一種基于圖像標記的水果表面缺陷檢測方法，包括以下步驟： 1) 利用圖像采集設備在現場拍攝待檢測水果表面照片并保存，得到原始圖像； 2) 將待檢測的原始圖片上傳至水果表面缺陷檢測的服務器，由服務器對原始圖片進行 分析處理并輸出結果； 服務器的處理步驟包括： a、 將獲取的原始圖像從RGB空間轉換到從人的視覺系統出發，用色調（Hue)、色飽和度 (Saturation)和亮度（Intensity)來描述色彩的HSI色彩空間，提取Η分量和I分量； b、 對Η分量使用0STU最大類間方差法進行動態閾值分割； c、 對I分量灰度直方圖進行統計，使用固定閾值法分割，閾值選取在兩個波峰之間； d、 將兩種閾值法得到的Η、I值的分割結果進行與運算，消除背景區域對缺陷的影響， 得到僅含有缺陷區域的二值圖像； e、 對得到的二值圖像進行去噪，以消除灰塵等因素造成的影響； f、 對于上述二值圖像進行增強處理，在缺陷區域可能存在有孔洞噪聲，利用濾波的方 法對噪聲進行填充，完整缺陷形狀； g、對由上述步驟得到的二值圖像進行標記，計算缺陷數量、面積，以便進行后續分級處 理，輸出檢測結果。
[0007] 所述背景區域的影響，包括光照因素。
[0008] 所述的二值圖像標記為對二值圖像中的連通域進行標記，標記后連通域的數量就 是缺陷數量，所有連通域中包含像素的個數就是缺陷的面積，為此，需要進行以下兩個步 驟： A、 為掃描到的每一個目標像素分配一個臨時標記，同時尋找是否存在與此臨時標記等 價的標記；記錄并解析所有等價標記； B、 用等價標記中的最小值替換所有與之等價的標記。
[0009] 在所述的連通域標記過程中，需要對目標二值圖像進行兩次從上到下、從左到右 的掃描，在第一次掃描過程中，對于每一個目標像素/Κχ，必，需要檢查與其形成八鄰接關 系的、已經掃描過的四個像素joU-l,廣1)、/?(1，廣1)、/?(1+1，廣1)和joU-l,r)并進行 以下處理： a) 如果像素廣1)是目標像素，當前像素賦以廣1)的標記； b) 如果必是目標像素，當前像素賦以必的標記；此時，如果/?(x+l， 廣1)也是目標像素，記錄當前像素標記和Ρ(χ+1，廣1)標記為等價標記； c) 如果/?(尤-1，7-1)是目標像素，當前像素賦以/?(尤-1，7-1)的標記；此時，如果 pU+1，廣1)也是目標像素，記錄當前像素標記和/Kx+1，廣1)標記為等價標記； d) 如果7-1)是目標像素，當前像素賦以7-1)的標記； e) 否則，當前像素賦以新標記； 對像素賦以標記后，需要對等價標記進行處理，以便確定哪些標記屬于同一個連接體， 具體方法如下： 對每一個新標記A創建一個等價標記集5；使得={/?};如果兩個標記集af 、 屬于等價標記，合并兩個集合，S(V) =S(?)vjS(v)，其中，r是?/和沖的較小值； 第一次掃描完成后，所有的位于等價標記集5Xa)之中的標記是等價標記，a是這些標 記的代表標記； 第二次掃描的任務是標記替換，用代表標記替換等價標記集中的所有標記； 由于還需要得到缺陷區域面積，需要對第一次掃描時遇到的每一個目標像素進行累加； 經過兩次掃描后，所有的連通域被賦以相同的等價標記，只需要數不同標記的數字就 可以得到連通域的數量，連通域的數量就是待檢測水果的表面缺陷數量，所有目標像素的 和就是缺陷面積； 與現有技術相比，本發明能再不影響水果生長的情況下，準確、快速、實時的對水果表 面進行缺陷檢測。用戶只需要將待檢測水果的圖像上傳到服務器，即可實現上述檢測。由 于本發明采用計算機技術及圖像處理技術，在較短的時間內可以準確統計給定樣本中的缺 陷數量、面積，從而降低工人勞動強度和出錯率，提高生產效率。
【附圖說明】
[0010] 圖1為本發明的服務器處理流程圖。
[0011] 圖2為本發明處理目標像素時需要檢查的其他像素示意圖。
【具體實施方式】
[0012] 下面結合附圖對本發明的實施方式作進一步詳細說明。
[0013] 實施例一 本發明為一種基于圖像標記的水果表面缺陷檢測方法，以蘋果一等果(無缺陷）為例作 為被測對象，參見圖1、2,包括以下步驟： 1) 用戶利用圖像采集設備在現場拍攝待檢測蘋果表面照片并保存，得到原始圖像； 2) 用戶通過無線或有線方式，將待檢測的原始圖片上傳至蘋果表面缺陷檢測服務器， 由該服務器對原始圖片進行分析并輸出結果； 如圖1所示，服務器的處理步驟包括： a、 將獲取的原始圖像從RGB空間轉換到從人的視覺系統出發，用色調（Hue)、色飽和度 (Saturation)和亮度（Intensity)來描述色彩的HSI色彩空間，提取Η分量和I分量； b、 對Η分量使用0STU最大類間方差法進行動態閾值分割； c、 對I分量灰度直方圖進行統計，使用固定閾值法分割，閾值選取在兩個波峰之間； d、 將兩種閾值法得到的Η、I值的分割結果進行與運算，消除背景區域對缺陷的影響， 得到僅含有缺陷區域的二值圖像； e、 對得到的二值圖像進行去噪，以消除灰塵等因素造成的影響。具體方法是采用數學 形態學的方法，對圖像進行開運算操作。從圖像的左上角第一個像素開始，利用數學形態學 的方法，采用3X3像素的特征塊進行逐個像素的從左到右、從上到下的掃描，對圖像進行 腐蝕操作；緊接著對圖像進行重新掃描，從圖像的左上角第一個像素開始，利用數學形態學 的方法，采用3X3像素的特征塊進行逐個像素的從左到右、從上到下的掃描，對圖像進行 膨脹操作，通過這個步驟能夠去除圖像中孤立的小點、毛刺； f、 對于進行上述操作后的圖像進行增強處理。在缺陷區域可能存在有孔洞噪聲，利用 濾波的方法對噪聲進行填充，完整缺陷形狀。具體方法是：從圖像的左上角第一個像素開 始，利用3X3像素的濾波窗口進行逐個像素的從左到右、從上到下的掃描，如果窗口中目 標像素個數大于6個，就把整個窗口的像素都設置為目標像素； g、 對經過上述步驟處理后得到的二值圖像進行標記，計算缺陷數量、面積并輸出結果， 以便進行后續分級處理；并輸出檢測結果，如果連通域數量為〇,則說明被檢測的蘋果表面 沒有缺陷區域，此時，缺陷面積也為0。
[0014] 所述背景區域的影響，包括光照等因素； 所述二值圖像標記，指的是對二值圖像中的連通域進行標記，標記后連通域的數量就 是缺陷數量，所有連通域中包含目標像素的個數就是缺陷的面積，為此，需要進行以下兩個 步驟： A、 為掃描到的每一個目標像素分配一個臨時標記，同時尋找是否存在與此臨時標記等 價的標記；記錄并解析所有等價標記； B、 用等價標記中的最小值替換所有與之等價的標記。
[0015] 在進行連通域標記過程中，需要對目標二值圖像進行兩次從上到下、從左到右的 掃描，如圖2所示，在第一次掃描過程中，對于每一個目標像素/Kx，必，需要檢查與其形成 八鄰接關系的、已經掃描過的四個像素joU-1,廣1)、/?(不廣1)、/?(1+1，廣1)和joU-1,r) 并進行以下處理： a) 如果像素pU廣1)是目標像素，當前像素賦以pU廣1)的標記； b) 如果必是目標像素，當前像素賦以必的標記；此時，如果/?(x+l， 廣1)也是目標像素，記錄當前像素標記和Ρ(χ+1，廣1)標記為等價標記； c) 如果/?(尤-1，7-1)是目標像素，當前像素賦以/?(尤-1，7-1)的標記；此時，如果pU+1，廣1)也是目標像素，記錄當前像素標記和/Kx+1，廣1)標記為等價標記； d) 如果/?(χΗ, 7-1)是目標像素，當前像素賦以/?(χΗ, 7-1)的標記； e) 否則，當前像素賦以新標記。
[0016] 對像素賦以標記后，需要對等價標記進行處理，以便確定哪些標記屬于同一個連 接體，具體方法如下： 對每一個新標記A創建一個等價標記集5；使得={/?};如果兩個標記集af5Χ?/)、 屬于等價標記，合并兩個集合
其中，『是?/和沖的較 小值； 第一次掃描完成后，所有的位于等價標記集5Xa)之中