CN113177925B - 一种无损检测水果表面缺陷的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种无损检测水果表面缺陷的方法，属于水果检测技术领域，本发明所述方法包括以下步骤：S1、通过补光灯对被检测水果进行照射补光产生局部阴影；S2、通过中央处理器对面阵相机的曝光时间进行调节；S3、依次进行图像处理、边缘检测和外形检测；S4、根据图像不同区域的特性，对其边界区域进行分割。本发明通过补光灯对被检测水果进行照射补光产生局部阴影，面阵相机采集水果筛选机或输送机上水果运动的图像，通过中央处理器实时调节面阵相机的曝光时间，再进行图像处理、边缘检测和外形检测以及对边界区域进行分割，从而实现水果的无损伤检测，自动化程度高，对水果缺陷的分辨率高。
Description
技术领域
本发明涉及水果检测技术领域，具体是一种无损检测水果表面缺陷的方法。
背景技术
随着我们人们的生活水平不断提高，水果的消耗量也不断增加，但是收购来的水果往往质量参差不齐，因此，在销售水果之前，需要对水果分类分级，并挑出缺陷的水果，从而有利于提高水果整体品质，如果采摘后的水果不经过分级分等，会使水果整体的品质变差，并且难以吸引消费者。传统的检测方法通过筛选机或输送机的缝隙大小进行水果大小的分级，由于检测人员自身的原因，以及水果的数量大，导致检测的结果出现误差。中国专利公开了一种无损检测水果表面缺陷的方法(公告号CN109827971A)，该专利技术利用稀有气体通电后的光辐照水果，并能够依据线性弧度偏移数组来对水果的表面等级缺陷程度划分，分级相对可靠，且实现无损检测，但是其检测效率不高，不能有效地分辨出水果中的各种缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种无损检测水果表面缺陷的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种无损检测水果表面缺陷的方法，包括以下步骤：
S1、通过补光灯对被检测水果进行照射补光产生局部阴影，通过编码器触发面阵相机，面阵相机采集水果筛选机或输送机上水果运动的图像，并将光信号转换成电信号。
S2、通过图像采集卡将电信号转化成数字信号，再通过中央处理器对数字信号进行拼接处理，根据处理后的数字信号对面阵相机的曝光时间进行调节；
其中，曝光时间调节的公式如下：
在公式(1)中，εi为灰度分析值，Nh为图像灰度值在[75，255]之间的像素点的个数，Ni为图像灰度值在[0，35]之间的像素点的个数。
在公式(2)中，Δi为灰度分析值的变化率，当Δi的变化范围控制在设定值 2.1％～4.7％内，便可获得优异的εi，通过曝光时间使得图像的平均灰度值控制在设定的范围内。
S3、根据图像上缺陷的灰度值与周边正常区域的灰度值的差别，再对采集的图像进行图像处理、边缘检测和外形检测，采集水果的颜色和筛选机或输送机背景的颜色以及水果的外形形状和大小。
S4、根据图像不同区域的特性，对其边界区域进行分割，对缺陷部分进行定位，并从中提取所需目标，从而检测出水果的大小和缺陷，再根据缺陷的大小对其进行划分，实现缺陷的量化。
进一步的，本发明S3步骤中图像处理包括以下步骤：
(1)在水平方向上，对图像进行逐行扫描，搜寻满足公式(3)中GV(i，j)的点，在垂直方向上，对图像进行逐列扫描，搜寻满足公式(4)中GV(i，j)的像素点，并将这些像素点记录下来，其公式如下：
|GV(i,j)-GV(i，j-1)|＞αhl (3)
|GV(i,j)-GV(i-1,j)|＞αhl (4)
其中，αhl为设定的阈值，GV(i，j)为第i行、第j列的图像灰度值；
(2)再逐行扫描整幅图像，搜寻满足公式(4)和公式(5)中GV(i，j)的像素点，并将这些像素点记录下来，其公式如下：
GV(i，j)＞αh (5)
GV(i，j)＞αl (6)
其中，αh为设定的高亮度阈值，αl为设定的低亮度阈值；
(3)将(1)和(2)步骤中记录的相邻的像素点连接起来，进而把背景色、缺陷颜色与水果本身的颜色分割开来；
(4)再对图像中的噪声点进行消除后，将缺陷图像截图并保存下来，从而使得移动高度与宽度内的缺陷轮廓记录在一幅缺陷图片中。
进一步的，本发明所述步骤中(4)噪声点的消除包括腐蚀运算和膨胀运算，所述腐蚀运算用于对图像内部作滤波处理，消除图像所有的边界点，使剩下的图像沿其周边比原图像小一个像素的面积；所述膨胀运算用于将与图像中接触的所有背景像素点合并到该图像中，使得图像的面积增大到相应数量的点，实现对图像的外部作滤波处理。
进一步的，本发明S3步骤中边缘检测的方法如下：
通过Krisch边缘检测算子把图像中每个像素点都用8个掩膜进行卷积，每个掩膜都对某个特定边缘方向作出最大响应，所有8个方向中的最大值作为边缘幅度图像的输出最大响应掩膜的序号构成了边缘方向的编码。
进一步的，本发明S3步骤中外形检测的方法如下：
通过采集水果的二维平面图，再通过对投影面积的计算，近似反映水果表面积的大小，投影面积通过统计水果的像素点来计算。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明通过补光灯对被检测水果进行照射补光产生局部阴影，面阵相机采集水果筛选机或输送机上水果运动的图像，通过中央处理器实时调节面阵相机的曝光时间，再进行图像处理、边缘检测和外形检测以及对边界区域进行分割，从而实现水果的无损伤检测，自动化程度高，且对水果缺陷的分辨率高，不易出现错检、漏检，减少工作量，提高工作效率，保证水果的品质，增加产品的竞争力。
附图说明
图1为一种无损检测水果表面缺陷的方法中曝光时间调节的流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例本发明作进一步的详细说明，但本发明的保护范围并不限于所述内容。
一种无损检测水果表面缺陷的方法，涉及的设备包括面阵相机、补光灯、中央处理器、编码器和图像采集卡，具体包括以下步骤：
S1、通过补光灯对被检测水果进行照射补光产生局部阴影，从而提高水果表面反射的有效信息，通过编码器触发面阵相机，面阵相机采集水果筛选机或输送机上水果运动的图像，并将光信号转换成电信号。
S2、通过图像采集卡将电信号转化成数字信号，再通过中央处理器对数字信号进行拼接处理，再根据处理后的数字信号对面阵相机的曝光时间进行调节，从而保证图像灰度值的均匀性；
其中，曝光时间调节的公式如下：
在公式(1)中，εi为灰度分析值，Nh为图像灰度值在[75,255]之间的像素点的个数，Nl为图像灰度值在[0,35]之间的像素点的个数。
在公式(2)中，Δi为灰度分析值的变化率，当Δi的变化范围控制在设定值 2.1％～4.7％内，便可获得优异的εi，通过曝光时间使得图像的平均灰度值控制在设定的范围内。
S3、根据图像上缺陷的灰度值与周边正常区域的灰度值的差别，再对采集的图像进行图像处理，包括以下步骤：
(1)在水平方向上，对图像进行逐行扫描，搜寻满足公式(3)中GV(i,j)的点，在垂直方向上，对图像进行逐列扫描，搜寻满足公式(4)中GV(i,j)的像素点，并将这些像素点记录下来，其公式如下：
|GV(i,j)-GV(i,j-1)|＞αhl (3)
|GV(i,j)-GV(i-1,j)|＞αhl (4)
其中，αhl为设定的阈值，GV(i,j)为第i行、第j列的图像灰度值。
(2)再逐行扫描整幅图像，搜寻满足公式(4)和公式(5)中GV(i,j)的像素点，并将这些像素点记录下来，其公式如下：
GV(i,j)＞αh (5)
GV(i,j)＞αl (6)
其中，αh为设定的高亮度阈值，αl为设定的低亮度阈值。
(3)将(1)和(2)步骤中记录的相邻的像素点连接起来，进而把背景色、缺陷颜色与水果本身的颜色分割开来。
(4)再对图像中的噪声点进行消除后，将缺陷图像截图并保存下来，从而使得移动高度与宽度内的缺陷轮廓记录在一幅缺陷图片中。其中，所述噪声点的消除包括腐蚀运算和膨胀运算，所述腐蚀运算用于对图像内部作滤波处理，消除图像所有的边界点，使剩下的图像沿其周边比原图像小一个像素的面积；所述膨胀运算用于将与图像中接触的所有背景像素点合并到该图像中，使得图像的面积增大到相应数量的点，实现对图像的外部作滤波处理。
S4、对图像进行边缘检测和外形检测，采集水果的颜色和筛选机或输送机背景的颜色以及水果的外形形状和大小；
所述边缘检测的具体方法为：通过Krisch边缘检测算子把图像中每个像素点都用8个掩膜进行卷积，每个掩膜都对某个特定边缘方向作出最大响应，所有 8个方向中的最大值作为边缘幅度图像的输出最大响应掩膜的序号构成了边缘方向的编码。
所述外形检测的具体方法为：通过采集水果的二维平面图，再通过对投影面积的计算，近似反映水果表面积的大小，投影面积通过统计水果的像素点来计算。
S5、根据图像不同区域的特性，对其边界区域进行分割，对缺陷部分进行定位，并从中提取所需目标，从而检测出水果的大小和缺陷，再根据缺陷的大小对其进行划分，实现缺陷的量化。
为了更好地说明本发明的技术效果，通过下述试验进行阐述：
选择一批样品苹果，并使用人力从这批苹果中，把挤压伤、磨伤、局部腐烂、虫咬、裂伤和日灼的表面缺陷苹果一一挑选出来，并分门别类地把缺陷苹果分开，再把品相完好的苹果均匀地分成三组，每组中苹果的数量不少于200颗，然后，再把挤压伤、磨伤、局部腐烂、虫咬、裂伤和日灼的表面缺陷苹果分别拿出20 颗，混入到一组中，使得每组中混有各类型的坏苹果120颗，另两组同样如此；
接着，使用本发明采用的检测方法对三组水果中的其中一组进行检测作为实施例，使用对比文件1(公开了无损检测水果表面缺陷的方法，公告号 CN109827971A)所采用的检测方法对三组水果中的另一组进行检测作为对比例一，使用对比文件2(公开了基于激光图像的水果表面缺陷检测方法，公告号 CN100427931C)所采用的检测方法对三组水果中的剩下一组进行检测作为对比例二，把各类缺陷苹果检测出来的数量和缺陷苹果的识别比例(即识别率，准确率＝检测出的各类缺陷苹果数量/每组中的总苹果数量×100％)的结果记入下表1 中；
表1实施例、对比例一和对比例二苹果缺陷检测的结果
通过表1分析可以得出：实施例、对比例一和对比例二苹果的各类表面缺陷，如挤压伤、磨伤、局部腐烂、虫咬、裂伤和日灼，均具有较好的识别功能，但实施例对苹果表面的缺陷具有更高地识别率，在实施例的组别中，120颗表面具有缺陷的苹果中，仅有1颗磨伤的苹果没有检测处理，其余的缺陷苹果全部被检出来，识别率高达99.17％，而对比例一组别中，120颗表面具有缺陷的苹果中，只有局部腐烂的苹果全部检测出，其余有缺陷的苹果均有未检测出的，识别率为 91.67％，比例二组别中，120颗表面具有缺陷的苹果中，各类缺陷苹果均有未检测出的，识别率只有90.83％，进而可以得出：本发明工艺所采用的检测方法对水果缺陷的分辨率高，不易出现错检、漏检，准确率高。
以上所述的，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种无损检测水果表面缺陷的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、通过补光灯对被检测水果进行照射补光产生局部阴影，通过编码器触发面阵相机，面阵相机采集水果筛选机或输送机上水果运动的图像，并将光信号转换成电信号；
S2、通过图像采集卡将电信号转化成数字信号，再通过中央处理器对数字信号进行拼接处理，根据处理后的数字信号对面阵相机的曝光时间进行调节；
其中，曝光时间调节的公式如下：
在公式(1)中i为曝光时间，εi为相应的曝光时间对应的灰度分析值，Nh为图像灰度值在[75,255]之间的像素点的个数，Nl为图像灰度值在[0,35]之间的像素点的个数；
在公式(2)中，Δi为灰度分析值的变化率，当Δi的变化范围控制在设定值2.1％～4.7％内，便可获得优异的εi，通过曝光时间使得图像的平均灰度值控制在设定的范围内；
S3、根据图像上缺陷的灰度值与周边正常区域的灰度值的差别，再对采集的图像进行图像处理、边缘检测和外形检测，采集水果的颜色和筛选机或输送机背景的颜色以及水果的外形形状和大小；
S4、根据图像不同区域的特性，对其边界区域进行分割，对缺陷部分进行定位，并从中提取所需目标，从而检测出水果的大小和缺陷，再根据缺陷的大小对其进行划分，实现缺陷的量化；
所述S3步骤中图像处理包括以下步骤：
(1)在水平方向上，对图像进行逐行扫描，搜寻满足公式(3)中GV(i,j)的点，在垂直方向上，对图像进行逐列扫描，搜寻满足公式(4)中GV(i,j)的像素点，并将这些像素点记录下来，其公式如下：
|GV(i,j)-GV(i,j-1)|>αhl (3)
|GV(i,j)-GV(i-1,j)|>αhl (4)
其中，αhl为设定的阈值，GV(i,j)为第i行、第j列的图像灰度值；
(2)再逐行扫描整幅图像，搜寻满足公式(4)和公式(5)中GV(i,j)的像素点，并将这些像素点记录下来，其公式如下：
GV(i,j)>αh (5)
GV(i,j)>αl (6)
其中，αh为设定的高亮度阈值，αl为设定的低亮度阈值；
(3)将(1)和(2)步骤中记录的相邻的像素点连接起来，进而把背景色、缺陷颜色与水果本身的颜色分割开来；
(4)再对图像中的噪声点进行消除后，将缺陷图像截图并保存下来，从而使得移动高度与宽度内的缺陷轮廓记录在一幅缺陷图片中。
2.根据权利要求1所述的无损检测水果表面缺陷的方法，其特征在于：所述S3步骤中边缘检测的方法如下：
通过Krisch边缘检测算子把图像中每个像素点都用8个掩膜进行卷积，每个掩膜都对某个特定边缘方向作出最大响应，所有8个方向中的最大值作为边缘幅度图像的输出最大响应掩膜的序号构成了边缘方向的编码。
3.根据权利要求1所述的无损检测水果表面缺陷的方法，其特征在于：所述S3步骤中外形检测的方法如下：
通过采集水果的二维平面图，再通过对投影面积的计算，获得反映水果表面积的大小，投影面积通过统计水果的像素点来计算。
4.根据权利要求1所述无损检测水果表面缺陷的方法，其特征在于：所述步骤中(4)噪声点的消除包括腐蚀运算和膨胀运算，所述腐蚀运算用于对图像内部作滤波处理，消除图像所有的边界点，使剩下的图像沿其周边比原图像小一个像素的面积；所述膨胀运算用于将与图像中接触的所有背景像素点合并到该图像中，使得图像的面积增大到相应数量的点，实现对图像的外部作滤波处理。
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