[发明专利]基于图像处理的沃柑质检方法、装置、装备及存储介质

说明书

本申请公开了一种基于图像处理的沃柑质检方法、装置、装备及存储介质，其中，方法包括：从采集的一个沃柑的多张沃柑图像中识别出沃柑处于预设姿态的预设姿态图像；根据预设姿态图像的预设姿态的类型对进行粗糙度检测、俯卧畸形检测和侧卧畸形检测；根据粗糙度检测、俯卧畸形检测和侧卧畸形检测的检测结果输出该沃柑的质检结果；所述装置、装备用于实现该方法，所述存储介质存储执行该方法的程序。本申请的有益之处在于提供了一种能同时对沃柑的畸形和粗皮缺陷进行有效检测的基于图像处理的沃柑质检方法、装置、装备及存储介质。

技术领域

本申请涉及果品检测方法，具体而言，涉及一种基于图像处理的沃柑质检方法、装置、装备及存储介质。

背景技术

畸形沃柑影响商品沃柑品质，需要检出畸形沃柑并予以剔除。

目前的水果形状描述方法主要有基于几何图形形状特征的描述方法、基于频率域的形状描述方法和基于矩的形状描述方法。

静态下的水果形状检测可以根据特定视角下的图像进行描述，可以根据具体情况选用上述的形状描述指标，Haruka Maeda（2018）在横向视图和纵向视图下提取柿子的椭圆傅里叶描述子系数进行主成分分析，再通过聚类方法进行形状分级（Maeda H , Akagi T ,Tao R . Quantitative characterization of fruit shape and its differentiationpattern in diverse persimmon ( Diospyros kaki ) cultivars[J]. ScientiaHorticulturae, 2018, 228:41-48.）。

而动态的水果形状检测主要关注于为高速分级过程中的水果构建相应的形状描述子，使其适用于水果姿态多变情况下的果型描述。应义斌等（2016）（应义斌，王福杰，饶秀勤. 一种水果形状检测方法及装置[P].CN 103514452 B2016.09.28.）公开了一种水果形状检测方法，以形状端正的水果对称指数离散度设定阈值比较判断水果形状是否端正。

但是沃柑的规整形状多呈“冰壶形”，在不同视角下具有不同的形状特征，使用单一的检测指标难以进行有效可靠的描述。且目前的形状检测指标多关注于水果的整体形状描述，缺少对具体畸形的细分方法。

另外，对沃柑表皮粗细程度并进行分类，有利于提高商品沃柑的品质。

在相关技术中，沃柑表面粗糙度测量方法主要分为接触式和非接触式两种。接触式测量方法是利用一种特殊触针以一定的速度沿着被测工件表面移动，触针会因为表面的微观不平而上下运动，将触针移动的变量通过机械、光学、电学转换，再经放大、运算，由指示表显示被测表面粗糙度的评定参数数值。接触式测量精度高，使用范围广，但该方法具有测量速度低、易划伤被测表面和由于探针直径的原因可能滤掉一些表面高频信息等缺点，大大限制了其应用范围。非接触式测量主要利用光学原理进行测量，主要有干涉测量法、散射测量法、光切法。干涉测量法对环境要求高，实现过程复杂，光学系统调整时间长，难以得到广泛的应用。散射测量法易实现自动化高速测量，但两者只能用作比较测量，难用定量参数评定工件的表面形貌。光切法只适用于测量精度较低的场合，分辨率与检测精度不高且数值计算费时。除了以上的较为成熟的基于光学技术的测量方法，人们也探索了通过其它途径实现表面粗糙度检测的方法，其中有原子力显微镜（ATM）法、光学传感器法等。ATM法可较准确获得被测物表面形貌，但测量代价昂贵。光学传感器法由于采用技术较为成熟的光学三角法，易实现，但测量精度不高。

综上，在产线对沃柑进行质检时，现有技术并不能同时且高效的对沃柑的畸形和粗皮的质量问题进行检测。

发明内容

本申请的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本申请的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。