基于机器视觉的胡萝卜表面缺陷识别方法研究

作者：谢为俊; 魏硕; 王凤贺; 杨光照; 丁鑫; 杨德勇^*

来源：农业机械学报, 2020, S1: 450-456.

• 胡萝卜
• 表面缺陷
• 机器视觉
• 无损检测

胡萝卜在生长与收获运输过程中,不可避免会出现一些外观缺陷,缺陷胡萝卜的剔除是胡萝卜上市销售前的重要环节。目前缺陷胡萝卜主要依靠人工分选,具有分选标准不稳定、劳动强度大、成本高等缺点。为了快速、准确、无损地检测缺陷胡萝卜,将机器视觉技术引入到胡萝卜分选过程中,以提高分选准确率和效率。胡萝卜表面缺陷包括青头、弯曲、断裂、分叉和开裂等,缺陷特征互不相同,所以不同缺陷需要不同的检测算法。青头检测利用胡萝卜正常区域与青头区域的颜色差异实现,胡萝卜图像在HSV颜色空间下,利用统计方法确定青头区域H、S和V的判别阈值;弯曲、断裂和分叉识别是根据正常胡萝卜与缺陷胡萝卜之间的形状差异实现,凸壳算法、Hu不变矩和Harris角点检测算法分别用来检测胡萝卜弯曲、断裂和分叉缺陷;开裂检测则是利用胡萝卜正常与开裂区域的纹理差异实现,Sobel水平边缘检测算子、Canny边缘检测算子结合形态学操作实现胡萝卜开裂区域提取。结果表明青头、弯曲、断裂、分叉和开裂的识别准确率分别为100%、91.14%、90.57%、94.57%和95.45%,总体识别准确率达94.91%,满足胡萝卜在线分选精度要求。

• 单位
  中国农业大学