用于水蜜桃褐腐病缺陷检测的特征角余弦值方法技术

本发明专利技术公开了一种用于水蜜桃褐腐病缺陷检测的特征角余弦值方法。提取水蜜桃高光谱图像中660nm、680nm及700nm波段的图像，对680nm波段图像进行单阈值分割，得到水果区域；对这3个波段图像的水果区域进行3×3均值滤波，并对其光谱作均值归一化处理；取水果区域内的一个像素点，以波长值为横坐标，光谱归一化值为纵坐标，以其三点A（λA，RA）、B（λB，RB）、C（λC，RC）所形成的夹角∠ABC为特征角，将特征角的余弦值作为特征值，对图像水果区域内像素进行分类，实现褐腐病缺陷检测。仅用3个波段实现水蜜桃褐腐病缺陷检测，降低检测成本，消除水蜜桃表面着色的干扰，本发明专利技术可用于如苹果等含有叶绿素的水果的缺陷检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水果缺陷检测方法，尤其是涉及一种。
技术介绍
水蜜桃不耐贮运，贮运过程中极易发生各种机械损伤和病菌侵染，导致果实腐败，给果农和消费者造成经济损失。不论是鲜食桃、罐头桃还是果汁桃，在进入市场和加工前都要进行挑选和分级。因此，水蜜桃缺陷无损检测是有必要的。由于水蜜桃表面颜色有底色和着色之分，使得利用RGB彩色机器视觉系统检测水蜜桃缺陷的难度加大，而高光谱图像技术所检测到的样本信息融合了图像信息和光谱信息，它可以全面的反应样本的外在特征、表面缺陷等情况。它虽然不能很好的满足快速检测的目的，但它有个重要的作用就是确定样本品质的有效特征波长，为多光谱图像系统和机·器视觉系统的搭建提供理论依据，以实现在线、快速、无损检测农产品品质目的。例如，利用光谱和图像融合信息，提取图像中像素点的光谱信息建立LDA、QDA等分类器，构造分割二值图像来检测棉花杂志(郭俊先.基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究.2011，浙江大学.);利用k-NN、LDC、SVM等分类方法对苹果多波段图像像素进行分类分割，实现苹果缺陷检测(Unay D, Gosselin B. Automatic defe本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于水蜜桃褐腐病缺陷检测的特征角余弦值方法，其特征在于，该方法的步骤如下：提取水蜜桃高光谱图像中660nm、680nm及700nm波段图像，对图像进行二值分割去背景、均值滤波和均值归一化后，计算3个波段图像像素构成的特征角的余弦值，以此作为特征值构建LDA像素分类器，实现水蜜桃褐腐病缺陷检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：饶秀勤，陈思，应义斌，张若宇，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：