一种水果分选中的多果检测方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种水果分选中的多果检测方法与装置，包括：S1，对采集的目标水果图像针对目标水果分别进行自上而下和自下而上的纵向边界扫描，获取第一目标水果区域；S2，对所述目标水果图像针对所述目标水果分别进行自左而右和自右而左的横向边界扫描，获取第二目标水果区域；S3，根据所述第一目标水果区域计算第一目标水果截面积，根据所述第二目标水果区域计算第二目标水果截面积；S4，判定所述第一目标水果截面积与所述第二目标水果截面积中较大者与较小者比值大于或等于设定阈值的目标水果为多果。本发明专利技术能够有效检测多果混入，避免错误分选，提高分选准确率。

A multi fruit detection method and device in fruit sorting

The invention provides a multi - fruit detection method and device in the fruit sorting, including: S1, the first target fruit area is obtained from the top-down and bottom-up boundary scan of the target fruit image for the target fruit image, and the fruit image of the target fruit is respectively carried out for the target fruit, respectively, S2. A second target fruit area is obtained by scanning the left and right and right and left lateral boundaries; S3 calculates the first target fruit section area according to the first target fruit region, calculates the second target fruit cross area according to the second target fruit region, and S4 determines the first target fruit section area and the second target water. The target fruit with larger or smaller ratio in the cross section area is larger than or equal to the set threshold. The invention can effectively detect multi fruit mixing, avoid wrong sorting and improve the accuracy of sorting.

【技术实现步骤摘要】
一种水果分选中的多果检测方法与装置
本专利技术涉及水果加工
，更具体地，涉及一种水果分选中的多果检测方法与装置。
技术介绍
在水果加工过程中，往往需要对水果进行分选处理。机械式水果分选方法中，主要根据水果尺寸的大小，依靠设置不同尺寸的机械料斗对水果进行粗略分选。机械式分选方法极易对水果造成损伤，且会有部分尺寸较小的水果未能落入相应料斗，而落入尺寸较大的料斗，造成分选结果准确性较差。利用机器视觉技术的水果分选方法中，通常包括对水果的重量或体积，以及表皮质量分别进行检测评价，通过重量或体积判断大小，通过表皮质量判断品质。具体操作时，通常先进行称重或尺寸测量，再通过图像采集分析表皮质量进行分选。利用机器视觉技术的分选方法不仅能降低人工成本，还能提高检测效率和检测精度。但在实际生产中，由于水果的尺寸范围较大，果托的设计要保证能够输送尺寸较大的水果，经常会出现多个尺寸较小的水果落入同一果托的情况。在计算尺寸指标时，会将一个果托中尺寸较小的多个水果误判为一个尺寸较大的水果，从而导致错误分选，造成同一等级中混有大尺寸水果和小尺寸水果的情况。
技术实现思路
为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本专利技术提供一种水果分选中的多果检测方法与装置，用以有效检测多果混入，避免错误分选，提高分选准确率。一方面，本专利技术提供一种水果分选中的多果检测方法，包括：S1，对采集的目标水果图像针对目标水果分别进行自上而下和自下而上的纵向边界扫描，获取第一目标水果区域；S2，对所述目标水果图像针对所述目标水果分别进行自左而右和自右而左的横向边界扫描，获取第二目标水果区域；S3，根据所述第一目标水果区域计算第一目标水果截面积，根据所述第二目标水果区域计算第二目标水果截面积；S4，判定所述第一目标水果截面积与所述第二目标水果截面积中较大者与较小者比值大于或等于设定阈值的目标水果为多果。进一步的，所述方法还包括：判定所述第一目标水果截面积与所述第二目标水果截面积中较大者与较小者比值小于所述设定阈值的目标水果为单果。进一步的，在所述S1的步骤之前，所述方法还包括：利用CCD摄像机获取所述目标水果的RGB图像，并提取所述RGB图像中的R分量图像。其中，所述S1的步骤进一步包括：S11，由所述R分量图像左边缘第一列像素开始依次向右，对每一列像素，分别自上而下和自下而上判断各像素的灰度与设定灰度阈值大小关系，直至所述像素的灰度不小于所述设定灰度阈值；S12，以每一列像素中自上而下的第一个灰度不小于所述设定灰度阈值的像素作为所述第一目标水果区域的上边界点，以每一列像素中自下而上的第一个灰度不小于所述设定灰度阈值的像素作为所述第一目标水果区域的下边界点，确定所述第一目标水果区域。其中，步骤S3中所述根据所述第一目标水果区域计算第一目标水果截面积的步骤进一步包括：将所述R分量图像中纵向扫描到的灰度小于所述设定灰度阈值的像素的灰度值设置为设定背景灰度，统计所述R分量图像中灰度大于所述设定背景灰度的像素的个数作为所述第一目标水果截面积。进一步的，在所述S3和S4的步骤之间，还包括：基于所述第一目标水果截面积和所述第二目标水果截面积，计算所述目标水果的当量直径；相应的，判定目标水果为单果的步骤之后，还包括：返回所述当量直径作为所述目标水果的尺寸特征，并根据所述尺寸特征确定所述目标水果的级别。其中，所述基于所述第一目标水果截面积和所述第二目标水果截面积，计算所述目标水果的当量直径的步骤进一步包括：根据所述第一目标水果截面积与所述第二目标水果截面积中较大者，计算所述当量直径。其中，所述基于所述第一目标水果截面积和所述第二目标水果截面积，计算所述目标水果的当量直径的步骤进一步包括：计算所述第一目标水果截面积与所述第二目标水果截面积的平均值，并根据所述平均值计算所述当量直径。进一步的，所述S4的步骤之后，所述方法还包括：返回多果信息，并将所述目标水果返回料斗再次进行分选。另一方面，本专利技术提供一种水果分选中的多果检测装置，包括：至少一个存储器、至少一个处理器、通信接口和总线；所述存储器、所述处理器和所述通信接口通过所述总线完成相互间的通信，所述通信接口用于所述多果检测装置与图像采集设备通信接口之间的信息传输；所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的水果分选中的多果检测方法。本专利技术提供的一种水果分选中的多果检测方法与装置，通过分别对目标水果图像横向和纵向针对目标水果的边界扫描，并根据扫描结果计算两个扫描方向的水果区域面积比值，检测多果，能够有效检测多果混入，避免错误分选，提高分选准确率。附图说明图1为本专利技术实施例一种水果分选中的多果检测方法的流程图；图2为本专利技术实施例一种获取第一目标水果区域的流程图；图3为本专利技术实施例一种对蜜橘进行纵向扫描确定第一目标水果区域的效果示意图；图4为本专利技术实施例一种获取第二目标水果区域的流程图；图5为本专利技术实施例一种对蜜橘进行横向扫描确定第二目标水果区域的效果示意图；图6为本专利技术实施例一种水果分选中的多果检测装置的结构框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。作为本专利技术实施例的一个方面，本实施例提供一种水果分选中的多果检测方法，参考图1，为本专利技术实施例一种水果分选中的多果检测方法的流程图，包括：S1，对采集的目标水果图像针对目标水果分别进行自上而下和自下而上的纵向边界扫描，获取第一目标水果区域；S2，对所述目标水果图像针对所述目标水果分别进行自左而右和自右而左的横向边界扫描，获取第二目标水果区域；S3，根据所述第一目标水果区域计算第一目标水果截面积，根据所述第二目标水果区域计算第二目标水果截面积；S4，判定所述第一目标水果截面积与所述第二目标水果截面积中较大者与较小者比值大于或等于设定阈值的目标水果为多果。步骤S1可以理解为，首先获取水果分选过程中采集到的目标水果的图像，即目标水果图像，然后在目标水果图像纵向上，分别从图像的最上边界依次向下扫描目标水果的上边界，和从图像的最下边界依次向上扫描目标水果的下边界，以扫描到的目标水果上边界与下边界包围的区域作为第一目标水果区域。应当理解的是，所述的目标水果为进行机器视觉技术分选过程中，正在进行分选的待检测水果，如在蜜橘分选过程中当前待检测的蜜橘。在一个实施例中，在所述S1的步骤之前，所述方法还包括：利用CCD摄像机获取所述目标水果的RGB图像，并提取所述RGB图像中的R分量图像。可以理解为，在对目标水果的图像进行扫描处理之前，先要获取合适的目标水果图像。可见光CCD工业相机可以采集水果的RGB图像，如彩色CCD摄像机。在水果分选过程中，通过定位机构对水果在传输线上的位置进行检测，并在目标水果到达检测位后将结果发送计算机，计算机通过触发装置控制CCD工业相机在线采集目标水果的RGB图像作为处理对象。然后对于采集到的目标水果图像先进行背景分割，如提取出RGB图像中R通道的图像作本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水果分选中的多果检测方法，其特征在于，包括：S1，对采集的目标水果图像针对目标水果分别进行自上而下和自下而上的纵向边界扫描，获取第一目标水果区域；S2，对所述目标水果图像针对所述目标水果分别进行自左而右和自右而左的横向边界扫描，获取第二目标水果区域；S3，根据所述第一目标水果区域计算第一目标水果截面积，根据所述第二目标水果区域计算第二目标水果截面积；S4，判定所述第一目标水果截面积与所述第二目标水果截面积中较大者与较小者比值大于或等于设定阈值的目标水果为多果。

【技术特征摘要】
1.一种水果分选中的多果检测方法，其特征在于，包括：S1，对采集的目标水果图像针对目标水果分别进行自上而下和自下而上的纵向边界扫描，获取第一目标水果区域；S2，对所述目标水果图像针对所述目标水果分别进行自左而右和自右而左的横向边界扫描，获取第二目标水果区域；S3，根据所述第一目标水果区域计算第一目标水果截面积，根据所述第二目标水果区域计算第二目标水果截面积；S4，判定所述第一目标水果截面积与所述第二目标水果截面积中较大者与较小者比值大于或等于设定阈值的目标水果为多果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：判定所述第一目标水果截面积与所述第二目标水果截面积中较大者与较小者比值小于所述设定阈值的目标水果为单果。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述S1的步骤之前，还包括：利用CCD摄像机获取所述目标水果的RGB图像，并提取所述RGB图像中的R分量图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S1的步骤进一步包括：S11，由所述R分量图像左边缘第一列像素开始依次向右，对每一列像素，分别自上而下和自下而上判断各像素的灰度与设定灰度阈值大小关系，直至所述像素的灰度不小于所述设定灰度阈值；S12，以每一列像素中自上而下的第一个灰度不小于所述设定灰度阈值的像素作为所述第一目标水果区域的上边界点，以每一列像素中自下而上的第一个灰度不小于所述设定灰度阈值的像素作为所述第一目标水果区域的下边界点，确定所述第一目标水果区域。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S3中所述根据所述第一目标水果区域计算第一目标水果截面积的步骤进一步包括：将所述R...

【专利技术属性】
技术研发人员：张驰，黄文倩，李江波，田喜，彭发，
申请(专利权)人：北京农业智能装备技术研究中心，
类型：发明
国别省市：北京,11