基于激光图像的水果表面缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于激光图像的水果表面缺陷检测方法及装置。由编码器，水果输送装置，屏蔽箱，激光投射器，摄像机，图像采集卡，计算机和水果表面缺陷检测软件。水果品质检测软件能实现激光图像获取、激光图像统计特征计算和水果表面状态推断功能。用水果激光图像的灰度平均值、标准差值和信息熵值推断激光照射表面是正常水果表面还是缺陷表面，从而完成对水果表面状态的检测。本发明专利技术的有益效果是：用激光照射水果后，水果正常表面和缺陷表面的激光图像差异明显，从而提高机器视觉系统的水果表面缺陷的检测能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于激光图像的水果表面缺陷检测方法及装置。
技术介绍
水果在进入流通的前，先进行品质检测并按市场需求进行分级分类，便于按质论价，可提高水果的商品价值，增加农民收入。机器视觉技术已应用于水果品质检测。在现有的机器视觉技术进行水果品质检测时，表面缺陷是一个难题。这是由于水果表面曲度的变化，在水果边缘，光线的反射方向与相机光轴的夹角较大，根据朗伯的光线反射定律，则从相机方向看，水果边缘的亮度较低，表现为水果边缘的灰度值较低，而水果表面缺陷通常以较低灰度的形式在水果图像中出现(Tao，Y.，and Z.Wen.1999.AdaptiveSpherical Image Transform For High-Speed Fruit Defect Detection.Trans.of ASAE.Vol.42(1)241-246)，这样就导致了水果表面缺陷的检测困难。其次，水果的表面缺陷易与果梗和花萼部相混淆，果梗和花萼部通常为凹陷形，光线难以反射，在水果图像上形成低灰度区，被误判成缺陷。目前的解决方法有两个一是将水果假设成标准的球体，根据球体对光线的反射规律对水果进行灰度校正本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于激光图像的水果表面缺陷检测方法，其特征在于：分别获取激光照射水果正常表面和缺陷表面的水果激光图像，对这些水果激光图像的灰度值进行分析计算，得到水果激光图像的灰度平均值、标准差值和信息熵值；由于水果表面的差异，这些值之间存在明显差异，存在灰度值均值阈值、标准差值阈值和信息熵值阈值，将水果正常表面和缺陷表面区分开来。

【技术特征摘要】
1.一种基于激光图像的水果表面缺陷检测方法，其特征在于分别获取激光照射水果正常表面和缺陷表面的水果激光图像，对这些水果激光图像的灰度值进行分析计算，得到水果激光图像的灰度平均值、标准差值和信息熵值；由于水果表面的差异，这些值之间存在明显差异，存在灰度值均值阈值、标准差值阈值和信息熵值阈值，将水果正常表面和缺陷表面区分开来。2.根据权利要求1所述的一种基于激光图像的水果表面缺陷检测方法，其特征在于对获取的水果激光图像的灰度值进行分析计算，得到水果激光图像的灰度平均值、标准差值和信息熵值激光图像灰度值的均值g按下式计算g=1N×MΣi=1MΣj=1Ng(i,j)---(1)]]>g—激光图像灰度值的均值M—激光图像宽度N—激光图像长度激光图像灰度值的标准差Sd按下式计算Sd=1N×MΣi=1MΣj=1N(g(i,j)-g‾)...

【专利技术属性】
技术研发人员：饶秀勤，应义斌，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]