一种水果表皮缺陷检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种水果表皮缺陷检测方法及系统，包括：获取目标水果的缺陷候选区域分割图像；获取目标水果的果梗花萼区域图像；根据缺陷候选区域分割图像中的缺陷区域数量与果梗花萼区域图像中的果梗花萼区域数量，确定目标水果的表皮缺陷状态。本发明专利技术提供的水果表皮缺陷检测方法及系统，通过对待测水果的RGB图像分析获取缺陷区域数量，并通过待测水果的深度图像分析获取果梗花萼区域数量，进而实现目标水果表皮缺陷区域检测，能准确的解决在机器视觉检测时无法区分苹果缺陷区域和果梗花萼区域的缺陷，有效地提高了表皮缺陷检测的精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种水果表皮缺陷检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能检测
，尤其涉及一种水果表皮缺陷检测方法及系统。

技术介绍

[0002]水果有其自身的营养特点,是人类食物结构中的一个重要组成部分。但在苹果储藏或运输的过程中，一个缺陷果的存在可能引起整批水果被感染，因而造成巨大的经济损失。因此，检测表皮缺陷苹果是非常有必要的。
[0003]高光谱成像系统具有分光精度高的特点，能够获得不同波长下非常精细的光谱图像信息，现有技术中利用高光谱成像和分段主成分分析方法对苹果轻微损伤检测进行研究，在确定有效识别光谱区域后，进一步结合主成分分析权值系数，确定检测苹果早期损伤的有效波长，对轻微损伤的整体检测精度达到较高的程度，但基于高光谱成像系统的水果表面缺陷检测仍处于基础研究阶段，还没有实际成熟的商业应用。
[0004]果梗、花萼是水果的一部分，苹果的果梗、花萼一般呈现出凹陷特征，根据光线传播机理，在水果品质检测过程中，机器视觉系统采集到的水果图像里，果梗、花萼呈现出较低的亮度特点。而常见的缺陷也呈现出低亮度特点，因此机器视觉系统在检测水果缺陷时经常把果梗、花萼误判为缺陷，因此对于水果来讲，尤其是苹果来讲，基于表面缺陷的自动化检测、分选还不能实现。所以，果梗、花萼的识别一直是苹果外观品质检测中的难点。
[0005]目前也有利用机械传输装置，使苹果的果梗/花萼不在相机的视场内，但该方法效率低，也无法保证所有苹果的果梗/花萼都按规定姿态转运；或者，利用一组近红外条纹结构光检测果梗/花萼的位置，由于未采用有效的结构光编码方法，识别正确率并不高；或者，通过Shape from shading方法获取苹果表面三维信息，从而实现果梗/花萼的识别，但该方法易受光照变化的影响，也无法实时准确检测。

技术实现思路

[0006]机器视觉系统在检测水果缺陷时经常把果梗、花萼误判为缺陷，导致水果误分类。针对现有技术存在的在水果表皮缺陷检测时，无法实现在苹果缺陷区域中区别出果梗花萼区域的缺陷，本专利技术实施例基于RGB
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D相机提供一种价格低并具有在线应用潜力的水果表皮缺陷检测方法及系统。
[0007]本专利技术提供一种水果表皮缺陷检测方法，包括：获取目标水果的缺陷候选区域分割图像；获取所述目标水果的果梗花萼区域图像；根据所述缺陷候选区域分割图像中的缺陷区域数量与所述果梗花萼区域图像中的果梗花萼区域数量，确定所述目标水果的表皮缺陷状态。
[0008]根据本专利技术提供的一种水果表皮缺陷检测方法，所述获取目标水果的缺陷候选区域分割图像，包括：获取目标水果的RGB图像；对RGB图像的R通道灰度图像进行背景分割处理，获取去除背景的水果灰度图像；对水果灰度图像进行缺陷候选区域分割，获取缺陷候选区域分割图像。
[0009]根据本专利技术提供的一种水果表皮缺陷检测方法，所述对所述RGB图像的R通道灰度图像进行背景分割处理，获取去除背景的水果灰度图像，包括：对R通道灰度图像进行阈值分割处理，获取第一二值图像；对第一二值图进行取反处理，并删除第一二值图像中的小于第一预设像素的小区间，获取第二二值图像；将第二二值图像与R通道灰度图像进行点乘，获取去除背景的水果灰度图像。
[0010]根据本专利技术提供的一种水果表皮缺陷检测方法，所述对水果灰度图像进行缺陷候选区域分割，获取所述缺陷候选区域分割图像，包括：对水果灰度图像进行伪彩色变换处理，获取第一伪彩图像；获取第一伪彩图像的B通道灰度图像；对B通道灰度图像进行阈值分割，获取缺陷候选区域分割图像。
[0011]根据本专利技术提供的一种水果表皮缺陷检测方法，所述获取所述目标水果的果梗花萼区域图像，包括：获取目标水果的深度图像；对深度图像进行背景分割处理，获取去除背景的水果深度图像；对水果深度图像进行果梗花萼区域分割，获取果梗花萼区域图像。
[0012]根据本专利技术提供的一种水果表皮缺陷检测方法，所述对所述深度图像进行背景分割处理，获取去除背景的水果深度图像，包括：对深度图像进行阈值分割处理，获取第三二值图像；对第三二值图像进行取反处理，并删除第三二值图像中的小于第二预设像素的小区间，获取第四二值图像；将第四二值图像与所述深度图像进行点乘，获取去除背景的水果深度图像。
[0013]根据本专利技术提供的一种水果表皮缺陷检测方法，所述对所述水果深度图像进行果梗花萼区域分割，获取所述果梗花萼区域图像，包括：确定水果深度图像对应的二值图像的边缘，并获取边缘各像素点的像素坐标；计算边缘各像素点的像素坐标的平均值，以确定水果质心坐标；分别计算水果质心坐标与所述边缘各像素点之间的距离，并将距离中的最大值作为水果深度图像的最小外接球的半径；获取水果深度图像对应的二值图像中各像素点为1的所有像素点的像素坐标，并从中确定最小外接球的表面区域上各像素点的像素坐标；计算水果质心坐标与最小外接球的表面区域上各像素点的像素坐标之间的距离；根据最小外接球的半径和最小外接球的表面区域上各像素点的像素坐标之间的距离，确定所最小外接球的表面区域上各像素点的相对高度；获取最小外接球的表面区域上各像素点的相对高度与深度相机距离背景区域的高度平均值，确定水果深度图像的背景高度；根据水果深度图像中各像素点的深度信息与所述背景高度的差值，确定水果深度图像中各像素点的相对高度；计算水果深度图像中各像素点的相对高度与最小外接球的表面区域上各像素点的相对高度，以获取高度差异灰度图；对高度差异灰度图进行伪彩色变换处理，获取第二伪彩图像；获取第二伪彩图像的R通道灰度图像和G通道灰度图像；获取R通道灰度图像和G通道灰度图像的差值图像，作为果梗花萼区域图像。
[0014]根据本专利技术提供的一种水果表皮缺陷检测方法，所述根据所述缺陷候选区域分割图像中的缺陷区域数量与所述果梗花萼区域图像中的果梗花萼区域数量，确定所述目标水果的表皮缺陷状态，包括：在缺陷区域数量大于等于2的情况下，确定目标水果的表皮缺陷状态为存在缺陷；在缺陷区域数量等于0的情况下，确定目标水果的表皮缺陷状态为未存在缺陷；在缺陷区域数量等于1，且果梗花萼区域数量等于1的情况下，确定目标水果的表皮缺陷状态为未存在缺陷；在缺陷区域数量等于1，且果梗花萼区域数量等于0的情况下，确定目标水果的表皮缺陷状态为存在缺陷。
[0015]本专利技术还提供一种水果表皮缺陷检测系统，包括：第一图像处理单元，用于获取目标水果的缺陷候选区域分割图像；第二图像处理单元，用于获取目标水果的果梗花萼区域图像；图像识别单元，用于获取所述缺陷候选区域分割图像中的缺陷区域数量与果梗花萼区域图像中的果梗花萼区域数量；检测分析单元，用于根据缺陷区域数量和所述果梗花萼区域数量，确定目标水果的表皮缺陷状态。
[0016]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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述任一种所述水果表皮缺陷检测方法的步骤。
[0017]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水果表皮缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取目标水果的缺陷候选区域分割图像；获取所述目标水果的果梗花萼区域图像；根据所述缺陷候选区域分割图像中的缺陷区域数量与所述果梗花萼区域图像中的果梗花萼区域数量，确定所述目标水果的表皮缺陷状态。2.根据权利要求1所述的水果表皮缺陷检测方法，其特征在于，所述获取目标水果的缺陷候选区域分割图像，包括：获取目标水果的RGB图像；对所述RGB图像的R通道灰度图像进行背景分割处理，获取去除背景的水果灰度图像；对所述水果灰度图像进行缺陷候选区域分割，获取所述缺陷候选区域分割图像。3.根据权利要求2所述的水果表皮缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述RGB图像的R通道灰度图像进行背景分割处理，获取去除背景的水果灰度图像，包括：对所述R通道灰度图像进行阈值分割处理，获取第一二值图像；对所述第一二值图进行取反处理，并删除所述第一二值图像中的小于第一预设像素的小区间，获取第二二值图像；将所述第二二值图像与所述R通道灰度图像进行点乘，获取所述去除背景的水果灰度图像。4.根据权利要求2所述的水果表皮缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述水果灰度图像进行缺陷候选区域分割，获取所述缺陷候选区域分割图像，包括：对所述水果灰度图像进行伪彩色变换处理，获取第一伪彩图像；获取所述第一伪彩图像的B通道灰度图像；对所述B通道灰度图像进行阈值分割，获取所述缺陷候选区域分割图像。5.根据权利要求1所述的水果表皮缺陷检测方法，其特征在于，所述获取所述目标水果的果梗花萼区域图像，包括：获取所述目标水果的深度图像；对所述深度图像进行背景分割处理，获取去除背景的水果深度图像；对所述水果深度图像进行果梗花萼区域分割，获取所述果梗花萼区域图像。6.根据权利要求5所述的水果表皮缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述深度图像进行背景分割处理，获取去除背景的水果深度图像，包括：对所述深度图像进行阈值分割处理，获取第三二值图像；对所述第三二值图像进行取反处理，并删除所述第三二值图像中的小于第二预设像素的小区间，获取第四二值图像；将所述第四二值图像与所述深度图像进行点乘，获取所述去除背景的水果深度图像。7.根据权利要求5所述的水果表皮缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述水果深度图像进行果梗花萼区域分割，获取所述果梗花萼区域图像，包括：确定所述水果深度图像对应的二值图像的边缘，并获取所述边缘各像素点的像素坐标；计算所述边缘各像素点的像素坐标的平均值，以确定水果质心坐标；分别计算所述水果质心坐标与所述边缘各像素点之间的距离，并将所述距离中的最大
值作为所述水果深...

【专利技术属性】
技术研发人员：田喜，庞琦，黄文倩，张驰，杨一，陈誉之，刘弘毅，
申请(专利权)人：农芯南京智慧农业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：