一種基于圖像處理的胡蘿卜表面缺陷檢測方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于圖像處理的胡蘿卜表面缺陷檢測方法，包括圖像預處理和影響胡蘿卜外觀品質的須根、彎曲、開裂和斷裂4種缺陷的檢測方法。首先對胡蘿卜圖像進行預處理，然后分別對須根、彎曲、開裂和斷裂進行檢測。須根檢測通過采用凹點檢測法對胡蘿卜輪廓上的點進行逐點判斷；彎曲檢測通過獲取胡蘿卜區域的外接凸多邊形，并計算外接凸多邊形與胡蘿卜區域面積之比進行；開裂檢測通過在R分量圖像上進行Canny邊緣檢測和Hough變換進行。在對胡蘿卜朝向判斷的基礎上分別對上下部斷裂進行檢測，上部斷裂檢測通過計算所截取的上下橫徑比得到，下部斷裂通過計算斷面的彎曲程度進行。通過采用圖像處理技術對胡蘿卜表面缺陷進行自動檢測，可大大提高胡蘿卜外觀品質檢測效率和準確率，節省大量人力成本。
【專利說明】
-種基于圖像處理的胡蘿卜表面缺陷檢測方法
技術領域
[0001] 本發明涉及一種在農業生產加工領域內使用的農產品外觀品質的檢測方法，具體 的說涉及一種胡蘿卜須根、彎曲、開裂和斷裂等表面缺陷的量化檢測方法。
【背景技術】
[0002] 胡蘿卜的分級銷售有助于提高胡蘿卜的市場競爭力以及增加經濟效益，目前一些 胡蘿卜生產加工企業主要依靠手工方式進行檢測和分級，采用手工方式進行檢測和分級的 方法增加了勞動力成本，不能保證分選結果的準確率與一致性，且生產效率低，隨著勞動力 成本的提高，傳統的手工方式無法滿足當前胡蘿卜加工企業大規模生產的需求。
[0003] 計算機視覺提供了一種高效、低成本、高準確率的果蔬自動檢測和分級方法，采用 圖像處理技術檢測胡蘿卜外觀品質，不僅可以減少勞動力成本，而且能夠獲得更高精度的 結果，使得分級具有更高的一致性。雖然目前已經有大量基于圖像處理的果蔬外觀品質檢 測方法，但主要集中在球型和類球型果蔬上，如蘋果、柑橘、馬鈴薯、梨等。由于不同果蔬外 觀表現不同，影響其外觀品質的性狀也會不同，同時由于研究方法固有的專用性和局限性， 在胡蘿卜等長型果蔬上的應用受到限制，因此需要針對胡蘿卜外觀品質特征，研究適合于 其外觀性狀的檢測方法。
[0004] 目前國內還沒有相對成熟的基于圖像處理的胡蘿卜分級檢測方法，相關研究是一 個具有挑戰性的課題。根據中華人民共和國國內貿易標準（SB/T10450-2007)胡蘿卜銷售 等級要求（中華人民共和國商務部2007. 12. 28發布)標準，影響胡蘿卜銷售等級的關鍵指標 有開裂、彎曲、須根等，但其衡量準則比較模糊，為胡蘿卜在線檢測帶來了較大的困難，對胡 蘿卜進行準確檢測需要對這些關鍵指標進行量化。因此采用圖像處理方法對影響胡蘿卜外 觀品質的關鍵指標進行量化檢測是非常有意義的。 基于此，本案提出一種基于圖像處理的胡蘿卜表面缺陷檢測方法。
【發明內容】
[0005] 本發明所要解決的技術問題就是提供一種基于計算機圖像處理技術對胡蘿卜須 根、彎曲、開裂和斷裂進行量化檢測的方法。
[0006] 本發明采用如下技術方案： 胡蘿卜圖像預處理方法，該方法步驟如下： 從胡蘿卜源圖像中提取R、G、B三個分量圖像，采用公式（1)對R、G、B三個分量圖像進 行加權求和得到灰度圖像Gray (其中R、G、B分別為RGB圖像的三個分量圖像)，將復雜背 景轉換為黑色，然后采用全局閾值對灰度圖像進行圖像分割，得到二值圖像BW。 = -3G - 0.SB (1〕
[0007] 基于圖像處理的胡蘿卜須根檢測方法包括如下步驟： (1) 在二值圖像BW上進行輪廓提取，獲取輪廓上點的集合Pl ; (2) 對Pl中各點逐點判斷是否為凹點，得到可能凹點的集合P2 ;判斷凹點采用的方法 是：對當前檢測點，取與其等距的前后兩點及其中點，然后判斷中點是否在胡蘿卜內部，若 不在胡蘿卜區域內，則此點可能為凹點； (3) 對P2中的各點分別計算凹陷程度：分別連接當前點與其前驅點和后繼點，計算兩 條線段之間的夾角Θ，若Θ小于設定的閾值，則認為當前點為須根所在位置，夾角Θ的計 算方法如公式（2)所示：
夾角Θ越小，說明此點凹陷程度越大； (4) 當夾角Θ小于一定的閾值，則該點為須根可能所在位置，得到的點的集合記為P3; (5) 對P3中的鄰接點進行合并，對鄰接點保留凹陷程度最大的點，所檢測到的點的個 數即為須根個數。
[0008] 基于圖像處理的胡蘿卜彎曲檢測方法，該方法包括以下步驟： (1) 在二值化圖像BW上提取胡蘿卜輪廓； (2) 根據胡蘿卜輪廓得到其擬合外接凸多邊形，計算外接凸多邊形面積計為Area2 ; (3) 在二值圖像BW上，計算胡蘿卜區域面積Areal ; (4) 計算形狀規則度CurveRate=Areal/Area2 e [0. 0, 1. 0];此值越大，形狀越規則； (5) 當形狀規則度大于一定的閾值，判斷該胡蘿卜嚴重彎曲，為次品； 本發明中，形狀規則度CurveRate閾值設定為0. 9,當CurveRate小于0. 9,判斷該胡蘿 卜為彎曲。
[0009] 基于圖像處理的胡蘿卜開裂檢測方法，該方法包括以下步驟： (1) 獲取胡蘿卜圖像的R分量圖像，使用canny算子對R分量圖像進行邊緣檢測，得到 邊緣圖像C ; (2) 對二值圖像BW進行腐蝕操作去除邊界部分； (3) 將邊緣圖像C與二值圖像BW進行與運算，只保留內部曲線； (4) 采用霍夫變換檢測曲線，將長度大于一定閾值的曲線判斷為開裂； 基于圖像處理的胡蘿卜朝向檢測方法，該方法步驟如下： (1) 在二值圖像BW上，分別從距離胡蘿卜兩端長度的1/10處，取兩段橫徑的長度，分別 記為Wl和W2 ; (2) 計算兩個橫徑的比值wRate=Wl/W2 ; (3) 根據上下橫徑比wRate來判斷胡蘿卜的朝向，若wRate > 1且胡蘿卜垂直放置，則 胡蘿卜朝上，否則朝下；若《Rate彡1且胡蘿卜水平放置，則胡蘿卜朝左，否則朝右。
[0010] 基于圖像處理的胡蘿卜上部斷裂檢測方法，該方法包括如下步驟： (1) 根據胡蘿卜朝向檢測中獲得的Wl和W2值，取較小值記為WMin，較大值記為WMax ; (2) 計算較小值與較大值之比：mRate=wMin/wMax e [0, 1]; (3) 根據mRate的值來判斷胡蘿卜是否上部斷裂，此值若大于給定的閾值，則判斷為上 部斷裂； 本發明中，mRate閾值設定為0. 8,若mRate的值大于0. 8,則判斷該胡蘿卜為上部斷裂。
[0011] 基于圖像處理的胡蘿卜下部斷裂檢測方法，該方法包括以下步驟： (1)在二值圖像BW上提取胡蘿卜輪廓，提取輪廓上的點并保存到數組Pl中； (2) 根據胡蘿卜朝向判斷結果，在胡蘿卜上部1/5區域內使用局部極值法判斷胡蘿卜 斷面區域的兩個端點，具體做法是在區域內計算位于胡蘿卜兩側的邊界點，記為A和B ; (3) 在數組Pl內獲取A、B之間的所有的點，即斷面區域內所有的點，并保存到數組P2 中； (4) 計算斷面的彎曲程度：依次計算數組P2中的各點到線段AB的距離，并計算其均值 得到斷面的彎曲程度cRate (式3);
其中：N表示斷面上點的個數，di農不弟i個點到線段AB的距離； (5) 根據cRate的值來判斷胡蘿卜是否為下部斷裂，此值若小于給定的閾值，則判斷胡 蘿卜為下部斷裂。
[0012] 本發明的有益效果是： 本發明所公開的一種胡蘿卜須根、彎曲、開裂和斷裂的檢測方法，通過攝像頭實時獲取 胡蘿卜圖像，基于圖像處理技術對獲取的圖像進行缺陷測量和檢測，從而克服人工檢測帶 來的主觀性，使量化檢測更加客觀、科學。應用于農業生產、品質分級與商貿流通，可大大提 高生產效率和降低勞動力成本。
【附圖說明】
[0013] 圖1是本發明的缺陷檢測整體流程圖。
[0014] 圖2是本發明的須根檢測流程圖。
[0015] 圖3是本發明的凹點檢測原理示意圖。
[0016] 圖4是本發明的上部斷裂檢測示意圖。
[0017] 圖5是本發明的下部斷裂檢測原理示意圖。
【具體實施方式】
[0018] 為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對 本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明，并不 用于限定本發明。
[0019] 實施例，請參照圖1-圖5 :圖1示意性地給出了本發明所公開的胡蘿卜表面缺陷 檢測整體流程；圖2示意性的示出了本發明所公開的一種胡蘿卜須根圖像量化檢測方法流 程圖；圖3示意性的示出了本發明所公開的胡蘿卜須根檢測方法中凹點檢測原理；圖4示 意性地給出了本發明所公開的胡蘿卜上部斷裂檢測示意圖；圖5示意性地給出了本發明所 公開的胡蘿卜下部斷裂檢測原理圖。
[0020] 首先采用CCD攝像頭拍攝胡蘿卜圖像，圖像分辨率為320X240且胡蘿卜為垂直放 置。接著依據圖1所示流程依次對所采集的圖像進行如下處理： 首先對圖像進行預處理，從所采集的圖像中提取R、G、B三個分量圖像，采用 2. 5R-2G-0. 5B得到灰度圖像(其中R、G、B分別為RGB圖像的三個分量圖像)，然后采用全局 閾值(此處為100)對灰度圖像進行二值化，得到二值圖像BW。接下來根據前面的技術方案 分別對須根、彎曲、開裂和斷裂進行檢測。
[0021 ] 依照圖2所示流程，對胡蘿卜須根依據以下步驟進行檢測： (1) 在二值圖像BW上進行輪廓提取，得到輪廓上的點的集合Pl ; (2) 逐點判斷Pl中各點是否為凹點，得到可能凹點的集合P2。設當前檢測點為A，取其 等距(距離為20像素）的前驅點和后繼點分別為B、C，如圖3所示。然后判斷點B和C的中 點M是否在胡蘿卜內部，若點M不在胡蘿卜區域內，此點為可能凹點； (3) 對P2中的各點分別計算凹陷程度：計算直線AB與AC所成夾角Θ的大小，夾角Θ 越小，說明此點凹陷程度越大。若Θ小于設定的閾值，則認為點A為須根所在位置； (4) 由于B和C與A等距的，為減少計算量，在實現過程中可直接通過BC的長度a來判 斷點A的凹陷程度，a的值越小，該點的凹陷程度越大。若a的值小于設定的閾值T，則認為 A點為須根所在位置，得到的點的集合記為P3 ; (5) 對P3中的鄰接點進行合并，所檢測到的點的個數即為須根個數； 本案中，步驟（4)中閾值T設置為38,若T小于38,則A點為須根所在位置。
[0022] 胡蘿卜彎曲的檢測步驟如下： (1) 在二值化圖像BW上提取胡蘿卜輪廓； (2) 計算外接凸多邊形面積Area2和胡蘿卜區域面積Areal ; (3) 計算形狀規則度CurveRate=Areal/Area2 e [0. 0, 1. 0];此值越大，形狀越規則；若 形狀規則度CurveRate小于0. 9,則判斷該胡蘿卜為彎曲。
[0023] 胡蘿卜開裂檢測方法的步驟如下： (1) 獲取胡蘿卜圖像的R分量圖像，使用canny算子對R分量圖像進行邊緣檢測，得到 邊緣圖像C ; (2) 對二值圖像BW進行腐蝕操作去除邊界部分； (3) 將邊緣圖像C與二值圖像BW進行與運算，只保留內部曲線； (4) 采用霍夫變換檢測曲線，將長度大于一定閾值的曲線判斷為開裂；若曲線長度大于 10,則判定胡蘿卜有開裂。
[0024] 在進行斷裂檢測前，首先要判斷胡蘿卜的朝向，朝向判斷的步驟如下： (1) 在二值圖像BW上，分別從距離胡蘿卜兩端長度的1/10處，取兩段橫徑的長度，分別 記為Wl和W2,如圖4所示； (2) 計算兩個橫徑的比值wRate=Wl/W2 ; (3) 根據上下橫徑比wRate的值來判斷胡蘿卜的朝向，若wRate > 1，則胡蘿卜大頭朝 上，否則朝下； 胡蘿卜上部斷裂檢測步驟如下： (1) 根據胡蘿卜朝向檢測中所獲取的Wl和W2值，較小值記為wMin，較大值記為wMax ; (2) 計算 wMin 與 wMax 的比值：mRate=wMin/wMax e [0, 1]; (3) 根據mRate的值來判斷胡蘿卜是否為上部斷裂，若值大于0. 8,則判斷胡蘿卜為上 部斷裂。
[0025] 基于圖像處理的胡蘿卜下部斷裂檢測方法，該方法包括以下步驟： (1) 在二值圖像BW上提取胡蘿卜輪廓，并提取輪廓上的點保存到數組Pl中； (2) 根據胡蘿卜朝向判斷結果，參照圖5,在胡蘿卜上部1/5區域內使用局部極值法計 算胡蘿卜斷面區域的兩個端點，記為A和B ;具體做法是在上部1/5區域內，分別計算最左 側的點A和最右側的點B ; (3) 獲取A、B之間所有的點，并保存到數組P2中； (4) 計算斷面的彎曲程度：依次計算數組P2中的各點到線段AB的距離，并計算其均值 得到斷面的彎曲程度cRate (式3); (5) 根據cRate的值來判斷胡蘿卜是否為下部斷裂，若其值小于12,則判斷胡蘿卜為下 部斷裂。
【主權項】
1. 一種基于圖像處理的胡蘿卜表面缺陷檢測方法，其特征在于：該方法包括圖像預處 理方法和影響胡蘿卜外觀品質的須根、彎曲、開裂和斷裂等表面缺陷檢測方法。2. 根據權利要求1所述的圖像預處理方法，其特征在于：對胡蘿卜圖像的R、G、B三個 分量圖像進行加權求和得到灰度圖像，然后對灰度圖像采用全局閾值進行圖像分割得到二 值圖像。3. 根據權利要求1所述的胡蘿卜須根檢測，其特征在于：提取胡蘿卜輪廓上的點序列， 根據凹點判斷原理逐點判斷輪廓上的點是否為凹點，若為凹點則進一步計算凹陷程度，當 某點凹陷程度大于給定的閾值，則判定該點為須根所在位置；然后對所檢測到的鄰接點進 行合并，得到的點的個數即為須根個數。4. 根據權利要求1所述的胡蘿卜彎曲檢測方法，其特征在于：根據胡蘿卜輪廓得到其 擬合外接凸多邊形并計算其面積，將形狀規則度定義為胡蘿卜區域面積與外接凸多邊形面 積比，然后根據形狀規則度的值判斷胡蘿卜彎曲程度。5. 根據權利要求1所述的胡蘿卜開裂檢測方法，其特征在于：首先使用canny算子對R 分量圖像進行邊緣檢測，得到邊緣圖像；接著對二值圖像進行腐蝕操作去除邊界部分，然后 將邊緣圖像與二值圖像進行"與"運算去除邊界，只保留內部曲線；最后采用霍夫變換檢測 曲線，將長度大于給定閾值的曲線判斷為開裂。6. 根據權利要求1所述的胡蘿卜斷裂檢測方法，其特征在于：在對胡蘿卜朝向判斷的 基礎上分別對上部和下部斷裂進行檢測。7. 根據權利要求6所述的胡蘿卜朝向判斷方法，其特征在于：分別從胡蘿卜兩端取兩 個橫截面，計算兩個橫徑的長度，通過比較兩個橫徑長度的大小來判斷胡蘿卜的朝向。8. 根據權利要求6所述的胡蘿卜上部斷裂檢測方法，其特征在于：采用權利要求7所 述方法從與兩端等距的位置計算兩個橫徑的長度，并計算較小值與較大值之間的比值，并 根據設定的閾值來判斷是否為上部斷裂。9. 根據權利要求6所述的胡蘿卜下部斷裂檢測方法，其特征在于：從胡蘿卜上部獲取 斷面區域，然后計算斷面的彎曲程度，并根據設定的閾值來判斷是否為下部斷裂。
【文檔編號】G01N21/952GK105891231SQ201510037746
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2015年1月26日
【發明人】鄧立苗, 韓仲志, 扈志強, 耿琪超
【申請人】青島農業大學, 青島有田農業發展有限公司, 青島大谷農業信息有限公司