基于机器视觉的柑橘表面缺陷检测

作者：龚中良; 杨张鹏; 梁力; 蔡宇; 游江辉

来源：江苏农业科学, 2019, 47(07): 236-239.

DOI：10.15889/j.issn.1002-1302.2019.07.056

• 柑橘
• 缺陷检测
• 机器视觉
• HSV
• 边缘检测

针对柑橘人工分类强度高、效率低、精度差的问题,为实现快而准确的柑橘缺陷检测,提出一种基于机器视觉技术的缺陷检测方法。在VS2013环境下利用开源计算机视觉库OpenCV进行开发,根据柑橘的颜色与形状特点,将图像颜色模型由RGB转换为HSV,利用HSV图像进行背景去除后,在HSV颜色模型下利用V分量灰度图边缘检测与形态学处理的方法以提取柑橘表面的缺陷特征。结果表明,柑橘表面缺陷检测的总体识别率为92%,所用方法能有效地识别柑橘表面的缺陷。

• 单位
  机电工程学院; 中南林业科技大学