文献类型：期刊文章

作　　者：罗山[1] 侯俊涛[2] 郑彬[2]

Luo Shan;Hou Juntao;Zheng Bin(School of Electrical and Information Engineering,Panzhihua University,Panzhihua,617000,China;School of Intelligent Manufacturing,Panzhihua University,Panzhihua,617000,China)

机构地区：[1]攀枝花学院电气信息工程学院,四川攀枝花617000 [2]攀枝花学院智能制造学院,四川攀枝花617000

出　　处：《中国农机化学报》

基　　金：攀枝花市指导性科技计划项目(2019ZD—N—2)。

年　　份：2023

卷　　号：44

期　　号：3

起止页码：117-122

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、核心刊

摘　　要：采用人工检测的石榴外观品质等级分级方法存在准确率和效率低的问题,提出一种基于机器视觉的石榴品质分级方法。首先,采用机器视觉系统采集石榴样本图像,进行去噪处理与获取掩模图像;其次,提取去噪图像的红、绿、蓝分量,用蓝色分量减去红、绿色分量得到色差图像,并对色差图像进行阈值分割;然后,对分割图像采用数学形态学处理获得连通的疑似缺陷区域的边界,提取纹理特征并根据缺陷与非缺陷区域纹理特征的不同来标记缺陷区域;最后,将缺陷面积与总面积之比和缺陷数目作为划分等级的依据,对石榴品质等级进行划分。试验结果表明:本方法总体分级准确率达到92.9%,能够高效、准确地识别石榴表面缺陷并进行品质分级,为实现自动分级的产业化提供思路。

关 键 词：机器视觉 石榴 品质分级  表面缺陷  色差分量

分 类 号：S665.4] TP391.41]