[发明专利]一种基于图像处理的水果品质筛选分类系统

说明书

本发明要解决的技术问题是，提供一种基于图像处理的水果品质筛选分类系统，利用目标检测和图像处理的方法，实现水果品质的筛选分类，且具有成本低，筛选效果好等优点。为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于图像处理的水果品质筛分类系统，具体包括以下步骤：(1)利用高精度相机拍取水果表面图像，构建数据集。(2)对采集来的图像进行预处理，提取水果表面疤痕和病块的特征(3)以一定的标准，将水果品质等级分为一级、二级、三级、四级。(4)利用预处理后的图像训练一个具有水果品质等级辨识能力的模型。(5)利用训练好的网络模型进行水果品质等级的筛选分类，从而完成基于图像处理的水果品质筛选分类系统的设计。

技术领域

本发明涉及目标检测和图像处理的领域，具体涉及一种基于图像处理的水果品质筛选分类系统。

背景技术

随着人们生活水平的提高，消费者对水果品质不断有了新要求，较好的外观与风味及较少损伤和污染的水果愈发受到青睐。但目前世界大多数国家尤其是发展中国家在水果种植上多以散户种植为主，种植标准不统一，使水果品质良莠不齐。此外，水果品质形成受阳光、温度、水份、土壤等诸多因素影响，无法保证所有水果果实均处于高品质状态。因此，严重了影响水果市场竞争力、品牌树立和消费者享用程度。根据水果品质进行售前分级可有效保证市场品质、促进品牌打造、提升商品竞争力、指导采后处理，具有重要意义。

在20世纪80—90年代，美国、日本、韩国等国家掀起了水果品质无损检测与分级技术的研究热潮。无损检测技术是一种在不破坏被测对象的前提下根据被测样本品质相关的物理特性对其进行快速、智能检测，达到分级的目的。通过过去几十年的发展，涌现了一大批基于声、光、电、热、磁等技术的水果品质无损检方法，如光谱检测技术、机器视觉、高光谱成像、电子鼻、声特征、介电特性和低场核磁共振等。针对水果结构、外形、检测对象等，这些方法各有利弊，未全部实际应用。在国内，水果品质检测技术起步较晚，依然存在着问题：

(1)在对水果的品质等级分类过程中，不少果农仍采用传统的手工方法来区分水果品质等级，不仅劳动量大、准确率低，而且每个人的判断标准会造成水果分类的差异较大。

(2)目前所应用的水果品质检测技术，如理性化指标检测技术，其操作繁琐、检测速度慢、检测成本较高、且通常会破坏水果造成果实浪费，更适用于抽检，无法满足大批量水果品质无损检测与分选的要求。

因此，有必要开发出一种准确率高、成本低的水果品质筛选分类系统

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种基于图像处理的水果品质筛选分类系统。利用目标检测和图像处理的方法，实现在水果采摘的过程中，可以自动的将水果按照不同品质等级进行筛选分类，且具有成本低，筛选效果好等优点。为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于图像处理的水果品质筛分类选统，具体包括以下步骤，相关流程图参见图1：

(1)将采摘的水果送入仓体，利用高精度相机从水果的四周进行拍照，利用采集来图片构成一个数据集。

(2)对采集来的图像数据进行预处理，将每张图片中，具有疤痕和病块部位的特征提取出来，将完好部位的特征抹去。将处理好后的图像重新构成一个新的数据集。

(3)根据一定的标准，将预处理后的图像，进行水果品质等级的划分，分别为一级品质、二级品质、三级品质、四级品质，这四个等级。其中，水果表面出现病块和疤痕的数量越多，其水果品质的等级就越高。

(4)利用预处理后的图像来训练一个具有水果品质等级辨识能力的模型，其中该模型的选择，有很多种，常见的有卷积神经网络的VGG16模型、VGG19模型、ResNet模型、EfficientNet模型等。

(5)利用训练好的网络模型进行水果品质等级的筛选分类，从而完成基于图像处理的水果品质筛选分类系统的设计。