一种软枣猕猴桃成熟度检测方法及系统技术方案

本申请公开了一种软枣猕猴桃成熟度检测方法及系统，包括以下步骤：采集软枣猕猴桃图像数据，得到原始图像数据；对原始图像数据进行预处理，得到处理图像数据；基于处理图像数据，建立软枣猕猴桃成熟度判别模型；基于判别模型，对不同成熟度猕猴桃进行分类。通过对猕猴桃、树叶、树枝等的色彩特征的分析，提出了基于R

【技术实现步骤摘要】
一种软枣猕猴桃成熟度检测方法及系统


[0001]本申请属于机器视觉
，具体涉及一种软枣猕猴桃成熟度检测方法及系统。

技术介绍

[0002]水果成熟度是水果分级、保鲜、存储的一项重要检测指标，目前已经有很多检测技术应用到水果的内部品质检测，包括近红外光谱法、核磁共振法等等，但是这些检测方法均在某一方面不尽人意。如检测过程繁琐、造价高、检测成本高等等，难以用于在线、实时检测。
[0003]软枣猕猴桃的果实营养丰富，含有20多种氨基酸和多种维生素，特别是维C含量是其他水果的几十倍。目前软枣猕猴桃基本靠人眼识别成熟的，然后采摘，消耗太多人力，且成本太高。因此，需要一种能快捷、高效、准确检测猕猴桃成熟度的系统。

技术实现思路

[0004]本申请提出了一种利用机器视觉技术和Hough算法实现对软枣猕猴桃成熟度的检测和判断方法，以猕猴桃不同成熟度的图像为研究对象，通过对猕猴桃、树叶、树枝等的色彩特征的分析，提出了基于R
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B色差分量的RGB彩色模型进行自然背景提取的方法并对其进行处理，得到猕猴桃果实的特征参数。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种软枣猕猴桃成熟度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集软枣猕猴桃图像数据，得到原始图像数据；S2、对所述原始图像数据进行预处理，得到处理图像数据；S3、基于所述处理图像数据，建立软枣猕猴桃成熟度判别模型；S4、基于所述判别模型，对不同成熟度猕猴桃进行分类。2.根据权利要求1所述软枣猕猴桃成熟度检测方法，其特征在于，所述预处理包括：图像去噪、图像增强和图像分割。3.根据权利要求2所述软枣猕猴桃成熟度检测方法，其特征在于，所述图像去噪方法包括：将所述原始图像数据进行灰度，得到原始灰度图像数据；对所述原始灰度图像数据加入高斯噪声和椒盐噪声。4.根据权利要求3所述软枣猕猴桃成熟度检测方法，其特征在于，所述图像分割的方法包括：采用Otsu阈值法对所述原始灰度图像数据进行分割；采用R
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B色差分量对软枣猕猴桃果实与背景之间进行阈值分割；采用Canny算子进行二值图像的边缘提取，获得软枣猕猴桃区域的轮廓信息；采用Hough变换分离软枣猕猴桃毗邻果实。5.根据权利要求4所述软枣猕猴桃成熟度检测方法，其特征在于，所述R
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B色差分量方法包括：调整R、B分量的比例...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁秋艳，杨传华，刘德江，葛宜元，仇志锋，张晓玲，单佳楠，丛闯，陈怀洋，
申请(专利权)人：佳木斯大学，
类型：发明
国别省市：