一种苹果坏损检测系统的研究

一种苹果坏损检测系统的研究

苹果坏损检测及分级不符合标准苹果分类主要基于苹果的形状、大小、颜色和水果表面的缺陷。目前,国内外普遍采用两种比较成熟的分级方法:质量分级和大小分级。这两种分级方法虽部分实现了自动分级,但是果面坏损检测与分级仍需人工进行。这样由于受到个人视力、颜色鉴别力、情绪、疲劳、光线等因素的影响,效率低,分选差异大,很难满足高要求的分级。苹果坏损自动检测是实现苹果分级完全自动化的关键一步。为此本文采用计算机图像技术对苹果坏损自动检测进行了研究。1整体图像数据自动检测苹果光学反射特性主要有如下性质:在近红外波段750～1100nm内,同一品种苹果绿色、红色、黄绿色部分的反射系数基本相等,非坏损部分反射系数比坏损部分反射系数大。另外在波段750～880nm之间非坏损部分反射系数可认为是一常数。苹果花萼部分反射系数与坏损部分反射系数相差不大。由此可利用苹果近红外反射特性,进行苹果的坏损检测。据此建立如图1所示的苹果坏损自动检测计算机图像系统。系统中采用封闭式光照系统。光源为2只在近红外波段具有较高辐射能量的ZF220-200灯泡。摄像机采用IVG-841P黑白工业CCD摄像机,其光谱响应范围400～1100nm。CCD为542×582点阵,配GDS-25镜头。为了消除表面颜色对图像灰度值的影响,便于坏损检测,在镜头前加一窄带带通近红外滤波镜,其带通中心波长为815nm,带宽为20nm。图像采集卡为V256-E,空间分辨率为256×256,灰度等级为256。图像监视器为HS-M35B工业监视器,计算机为COMPAQ微机。2缺陷检测2.1b在苹果边缘至中心区域设图像中仅有1只苹果,根据苹果光学特性、外形特征和图像系统特性可知,图像灰度分布具有如下特征:(1)当苹果图像中无坏损和花萼或果梗时,在理想情况下由苹果边缘至中心区域灰度值呈单调上升趋势,其等灰度曲线近似圆形。(2)图像有坏损时,坏损区域的灰度值较相邻的非坏损区域灰度值小,且其差值较大;由苹果边缘至苹果中心区域,在经过坏损区域时,其灰度值不再呈单调上升趋势,而是先呈下降趋势,经过坏损区域的最小灰度值后,灰度值开始快速上升,升至非坏损区域后,再以正常速率上升。(3)由于噪声的影响,在苹果正常部分其灰度值也有一些小的浅洼区,但是这些洼区的深度较坏损部分所对应的洼区要浅。2.2下降坏损点tp2首先将苹果图像分为如图2所示的8个小区域,依据检测像素所在的区域,将分别选择不同的检测判别方向。如检测点在A区,则检测判别方向为3,其他依此类推。设P表示待检测的点,PI表示与检测点P在检测判别方向上相距I距离的比较像素,FP表示检测点P的灰度值。坏损点检测规则如下:(1)当相邻比较像素PI不是坏损点时若FP≥FPI,则检测点P为苹果正常部分。否则,当阈值TP11≤(FPI-FP)≤阈值TP3时,检测点P为首次可疑下降点,并建立标志;当阈值TP1>(FPI-FP)时,检测点P为苹果正常部分;当TP3≤(FPI-FP)时,检测点P为下降坏损点。(2)当相邻比较像素PI是首次可疑下降点时若FP≥FPI,则检测点P与相邻比较像素PI都为苹果正常部分,并取消PI的首次可疑下降点标志。否则,当阈值TP1≤(FPI-FP)时,检测点P为第2可疑下降点,并建立相应标志;当TP1>(FPI-FP)时,检测点P与相邻比较像素PI都为苹果正常部分,取消PI的首次可疑下降点标志。(3)当相邻比较像素PI是第2可疑下降点时若FP≥FPI,则检测点P为第1可疑上升点,并建立标志。否则,当阈值TP2≤(FPI-FP)时,检测点P为下降坏损点,同时检查相邻像素PI、PI-1是否为可疑下降点,若是,则PI、PI-1为下降坏损点;当TP2>(FPI-FP)时,检测点P为第3可疑下降点。(4)当相邻比较像素PI是第3可疑下降点时若FP≥FPI,则检测点P为第2可疑上升点,并建立标志。否则,当阈值TP3≤(FPI-3-FP)时,检测点P为下降坏损点,同时检查像素PI、PI-1、PI-2、PI-3是否为可疑下降点,若是,则相应的像素为下降坏损点,记下该方向上最边缘坏损点的灰度值为Fei1;当TP3>(FPI-3-FP)时,检测点P为第4可疑下降点。(5)当相邻比较像素PI是第4可疑下降点时若FP≥FPI,则检测点P为第3可疑上升点,并建立标志;否则检测点P为第5可疑下降点。(6)当相邻比较像素PI是第5可疑下降点时若FP≥FPI,则检测点P为第4可疑上升点,并建立标志。否则,当阈值TP4≤(FPI-4-FP)时,检测点P为下降坏损点,同时检查像素PI、PI-1、…、PI-4是否为可疑下降点,若是,则相应的像素为下降坏损点;当TP4>(FPI-4-FP)时,检测点P为苹果正常部分,同时检查像素PI、PI-1、…、PI-4是否为可疑下降点,若是,取消其可疑下降点标志。(7)当相邻比较像素PI是第1可疑上升点时若FP≥FPI,则检测点P为苹果正常部分,取消PI的第1可疑上升点标志;否则检测点P作为第3可疑下降点处理。(8)当相邻比较像素PI是第2可疑上升点时若FP≥FPI,则检测点P作为第1可疑上升点处理,取消PI的第2可疑上升点标志;否则检测点P作为第4可疑下降点处理。(9)当相邻比较像素PI是第3可疑上升点时若FP≥FPI,则检测点P作为第2可疑上升点处理,取消PI的第3可疑上升点标志;否则检测点P作为第5可疑下降点处理。(10)当相邻比较像素PI是第4可疑上升点时若FP≥FPI,则检测点P作为第3可疑上升点处理,取消PI的第4可疑上升点标志。否则,当阈值TP4≤(FPI-4-FP)时,检测点P为下降坏损点,同时检查像素PI、PI-1、…、PI-4是否为可疑下降点,若是则相应的像素为下降坏损点;当TP4>(FPI-4-FP)时,检测点P为苹果正常部分,同时检查像素PI、PI-1、…、PI-4是否为可疑下降点,若是,取消其可疑下降点标志。(11)当相邻比较像素PI是下降坏损点时若FP≥FPI,则检测点P为上升坏损点;否则检测点P为下降坏损点。(12)当相邻比较像素PI是上升坏损点时若FP≥FPI,同时满足检测点P的灰度值与预估值的绝对差大于一阈值Te,则检测点P是上升坏损点;否则检测点P为苹果正常部分,并记下该点的灰度值为Fei2。该值为坏损区域在i方向上的另一边缘灰度值。上述条件都不满足,则检测点P作为上升坏损点处理。上述预估值是指与坏损边缘点相邻的且在同一判别方向上的苹果非坏损处的灰度值的预估值。在苹果图像中如无坏损和果梗、花萼时,其灰度值的空间分布可用式(1)近似表示-(i-a)22p′-(j-b)22q′+c=F(i‚j)(p′＞0‚q′＞0)(1)−(i−a)22p′−(j−b)22q′+c=F(i‚j)(p′＞0‚q′＞0)(1)式中F(i,j)——像素在图像上i行j列的灰度值用最小二乘法,通过一系列数据,可求出用上式进行曲面拟合的a、b、c、p′、q′参数的最佳估计ˆa、ˆb、ˆc、^p′、^q′。这样可用式(1)作苹果非坏损部位在相应空间的灰度值预估计。样本数据选取的原则是在判别方向上选取一组非坏损点的数据作为参数估计的样本数据,本系统选样本数N=300。2.3判别违规行为的bn的特点首先,将检测出的坏损点依据坏损点标记使图像中的坏损点汇聚成若干个不相联的可疑坏损区域Bn。定义区域的最小深度Dpmin为Dpmin=Feimin-Fmin(2)式中Feimin——最小边缘灰度值,Feimin=min{Feik,k=1,2,…,m}m——坏损区域边缘像素个数Feik——第k个坏损边缘灰度值Fmin——坏损区域中的最小灰度值在坏损区域生成过程中,同时求取该区域的最小深度Dpmin。当Dpmin>Dpt阈值,且区域面积S>St阈值时,该区域初步判定为坏损区域。这样可消除一些由于各种原因造成的苹果图像上小洼区的影响。注意:如果阈值Dpt和阈值St选择过小,会影响判别的准确度,即将噪声干扰所产生的小洼区误判为坏损区域,但是阈值选择过大,则会产生坏损区域漏检。故阈值选择应慎重,一般要通过大量试验选之。坏损区域Bn的p、q阶统计矩定义为Μn(p‚q)=∑(i‚j)ipjqBn(i‚j)(3)在这里,Bn(i,j)为第n块可疑坏损区域的二值图像,那么,由式(3)可求得Bn相应的Mn(1,0)、Mn(0,0)、Mn(0,1)统计矩,这样相应的可疑坏损区域的形心(In,Jn)为{Ιn=Μn(1‚0)Μn(0‚0)Jn=Μn(0‚1)Μn(0‚0)(4)为了避免将果梗区和花萼区判为坏损区域,采用如下判别方法:为了检测整个苹果表面情况,采用0°、90°、180°角度的图像(即F1、F2、F3)。设可疑坏损区域Bn所在的图像为F1(或F3)。(1)当可疑坏损区域Bn的面积大于阈值Tm1时,需进行下面判别,否则为坏损区域。(2)在F3(或F1)中无可疑坏损区域,如果Bn的面积大于阈值Tm,并且其形心靠近图像处理窗口的顶部,则进行第(3)判别,否则可疑坏损区域Bn是坏损区域。(3)如形心位于接近图像处理窗口的顶部边缘,则Bn为果梗区域或花萼区域。否则F2中的苹果图像上部的边缘作一直线拟合i=Aj+B(如图3所示)。当拟合直线的斜率大于Tz,则Bn为果梗区域或花萼区域;否则Bn为坏损区域。(4)在F3或(F1)中有可疑坏损区域Bn′,当其相应的形心满足下列条件之一{|Ιn-Ιn′|＜Ιt1和|Jn-Jn′|＜Jt1|Ιn-Ιn′|＞Ιt2和|Jn-Jn′|＜Jt2Ιt1＜Ιt2‚Jt1＞Jt2则Bn和Bn′为果梗区和花萼区,否则Bn和Bn′都为坏损区域。上式中的(In,Jn)为Bn的形心,(In′,Jn′)为Bn′的形心。其判据的主要依据是果梗区和花萼区的形心距离不会太远。3阈值参数选择对坏损检测性能的影响试验分两组:一组为坏损检出率试验,一组为坏损区域判别试验。试验样本为国光苹果