[发明专利]一种利用柑橘类果实果皮镜面反射进行果实体积估测的方法无效

专利信息
申请号: 201310103313.5 申请日: 2013-03-28
公开(公告)号: CN103162627A 公开(公告)日: 2013-06-19
发明(设计)人: 曹乃文;胡波 申请(专利权)人: 广西工学院鹿山学院
主分类号: G01B11/00 分类号: G01B11/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 545616 广西*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 利用 柑橘 果实 果皮 反射 进行 体积 估测 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于果实体积估测技术领域,尤其涉及一种利用柑橘类果实果皮镜面反射进行果实体积估测的方法。

背景技术

在已有的果实自动分级中,果实体积大小是一个重要的技术指标,在现有的柑橘类分级中主要依靠人工进行,效率低下,准确性差,针对这一现象,引入机器视觉进行自动分级成为柑橘类分级的一个发展方向,但由于所获取图像质量无法准确反映果实体积,一般选择果实截面积作为代替指标进行柑橘类果实进行分级,但是在现有果实视觉检测的方法中,缺少针对果实体积的准确估测方法,大多将果实体积大小分为若干等级进行分级。

发明内容

本发明提供了一种利用柑橘类果实果皮镜面反射进行果实体积估测的方法,旨在解决在现有的柑橘类分级中主要依靠人工进行,效率低下、准确性差,以及由于机器视觉所获取图像质量无法准确反映果实体积,一般选择果实截面积作为代替指标进行柑橘类果实进行分级,精确性差,无法准确反映果实的体积的问题。

本发明的目的在于提供一种利用柑橘类果实果皮镜面反射进行果实体积估测的方法,该柑橘类果实体积估测方法包括以下步骤:

步骤一,在暗室环境中,直射光源照射柑橘类果实,让柑橘类果实产生镜面反射;

步骤二,从两个夹角为90°的拍摄角度获取柑橘类果实镜面反射图像;

步骤三,并分别对两幅镜面反射图像进行图像分割,获取柑橘类果实在图像中的像素点个数;

步骤四,依据调整后参照物图像中参照物截面积每行像素点个数,分别计算调整后两幅柑橘类果实图像每行像素点个数对应的截面积;

步骤五,以获得的两幅柑橘类果实图像对应的截面积为输入,采用神经网络进行柑橘类果实的体积估测。

进一步,在步骤一中,直射光源的光照强度为50lux~500lux,同时直射光源的照射方向与摄像头拍摄方向一致。

本发明提供的利用柑橘类果实果皮镜面反射进行果实体积估测的方法,利用柑橘类果实的革质表皮极易产生镜面反射,且镜面反射后的图像与背景区分度大,能取得较高的识别精度的原理,通过分析柑橘果实果皮的反射现象,改进柑橘类果实图像采集条件,并采用采用神经网络实现了柑橘类果实体积的精确估测,检测效率及准确性高,解决了由于机器视觉所获取图像质量无法准确反映果实体积,一般选择果实截面积作为代替指标进行柑橘类果实进行分级的问题,实用性强,具有较强的推广与应用价值。

附图说明

图1是本发明实施例提供的利用柑橘类果实果皮镜面反射进行果实体积估测的方法的实现流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步的详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定发明。

图1示出了本发明实施例提供的利用柑橘类果实果皮镜面反射进行果实体积估测的方法的实现流程。

该柑橘类果实体积估测方法包括以下步骤:

步骤S101,在暗室环境中,直射光源照射柑橘类果实,让柑橘类果实产生镜面反射;

步骤S102,从两个夹角为90°的拍摄角度获取柑橘类果实镜面反射图像,并分别对两幅镜面反射图像进行图像分割,获取柑橘类果实在图像中的像素点;

步骤S103,并分别对两幅镜面反射图像进行图像分割,获取柑橘类果实在图像中的像素点个数;

步骤S104,依据调整后参照物图像中参照物截面积每行像素点个数,分别计算调整后两幅柑橘类果实图像每行像素点个数对应的截面积;

步骤S105,以获得的两幅柑橘类果实图像对应的截面积为输入,采用神经网络进行柑橘类果实的体积估测。

在本发明实施例中,在步骤S101中,直射光源的光照强度为50lux~500lux,同时直射光源的照射方向与摄像头拍摄方向一致。

下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。

以柑橘类体积的估测为例进行说明,如图1所示,本方法估测柑橘类体积分为5个步骤:1)在暗室环境中,直射光源照射柑橘类果实,让柑橘类果实产生镜面反射;2)从两个夹角为90°的拍摄角度获取柑橘类果实镜面反射图像;3)并分别对两幅镜面反射图像进行图像分割,获取柑橘类果实在图像中的像素点个数;4)依据调整后参照物图像中参照物截面积每行像素点个数,分别计算调整后两幅柑橘类果实图像每行像素点个数对应的截面积;5)以获得的两幅柑橘类果实图像对应的截面积为输入,采用神经网络进行柑橘类果实的体积估测。

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