一种果实外部轮廓畸形检测方法与流程

本发明涉及果体外部缺陷检测技术领域，尤其涉及一种果实外部轮廓畸形检测方法。

背景技术：

在水果畸形检测技术中，现有技术中通过硬件上的刀片口在升降机上运动，在将水果下压的作用下，刀片能够把水果畸形部分切掉。另外现有技术中关于罐体内水果的缺陷检测方法利用光轴沿着罐体的表面切线方向照射，在凹凸部分产生漫反射以及阴影从而将果体的缺陷部分检测出来。但是现有技术中的果体缺陷检测方法都是基于工业机械装置对果体的缺陷进行检测，这样不仅需要硬件设备做技术支持同时果体缺陷检测过程中由于受到外界干扰因此检测精度较低，即使经过缺陷检测后依然有畸形果体出现。

技术实现要素：

根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种果实外部轮廓畸形检测方法，具体采用如下步骤：

s1:采集果实外部轮廓的彩色图像，将该彩色图像转换为灰度图像；

s2:对灰度图进行图像分割处理，利用形态学的开运算对果梗进行去除处理、利用形态学闭运算对果体进行去噪处理、采用canny算法提取图像中果实的边界区域；

s3:对果实边界采用像素跟踪法顺时针获取果实边界的像素点坐标；

s4:去除灰度图像中果实的果体部分保留果梗部分，采用canny算法和保留最大连通域算法保留果梗的边界区域；

s5:将果梗与果体边缘相交提取果蒂的坐标、并以果蒂为基准点顺时针与果体边界像素点坐标做欧式距离，将欧式距离绘制成波形图、根据波形图的波谷深浅程度区分果体的畸形程度。

进一步的，根据波形图的波谷深浅程度区分果体的畸形程度具体采用如下方式：查找波形图的波峰和波谷并对二者进行归一化处理、从而计算波形图中波谷的深浅程度c，其中深浅程度c采用如下方式计算：

c＝jmax/jmax-jmin/jmax

其中jmax为波形图的波峰值，jmin为波形图的波谷值，将深浅程度c与阈值th2进行比较，如果c≥th2则果实存在缺陷；如果c<th2则果实没有缺陷。

由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种果实外部轮廓畸形检测方法，该方法基于计算机用软件来检测果体表面的凹凸缺陷程度，从而将存在畸形的果体以一定的精度和速度将其剔除，为后面的分级打下良好的基础，以提升果体的分级质量。

附图说明

为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的流程图。

图2为本发明实施例的示意图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：

如图1所示的一种果实外部轮廓畸形检测方法，具体包括如下步骤：

1、采集来的彩色图像是rgb颜色模式，但是实际上rgb并不能反映图像的形态特征，因此需要将彩色图像经过灰度化转换成8位的灰度值图像再进行处理，例如直方图，灰度变化，二值化等操作。

2、将灰度图进行图像分割，以及利用形态学的开运算去除果梗和形态学闭运算对果体进行去噪，最后采用canny算法提取果体边界。

3、对去噪后的果体边界采用8连通像素跟踪法顺时针获取果体边界像素点坐标。

4、使用完整果体的灰度图减去果体，得到果梗，再使用canny算法和保留最大连通域算法保留果梗边界的同时还达到有效去噪的作用。

5、将果梗与果体边缘相交提取果蒂的坐标，并以果蒂为基准点，顺时针与果体边界像素点坐标做欧式距离，如图2所示。计算公式如(1)所示，其中(x0，y0)为果蒂坐标，(x1，y1)为果体边界坐标，d为两坐标的欧式距离。对求得的欧式距离绘制成波形图，因为从数学的角度来看，正常果体以果蒂为基准点，顺时针与边界做欧氏距离后并绘制出的波形图上存在一个很浅的波谷，而畸形果体以果蒂为基准点，顺时针与边界做欧氏距离后绘制的波形图上会呈现出一个很深的波谷，因此根据波形图的波谷深浅程度能将正常和畸形的果体精确有效地区分开。

6、绘制的波形图存在很多细小毛刺，而本研究只是需要一个波形图的大致走向即可，因此需要消除这些毛刺，可采用类似中值滤波原理的方法，将每个像素点坐标由前后两位像素点坐标加上自己像素点坐标求平均所代替，如公式(2)所示，其中(xi，yi)为果体边界坐标，(xi-2，yi-2)是边界坐标(xi，yi)往后移动两个像素点坐标，(xi-1，yi-1)是边界坐标(xi，yi)往后移动一个像素点坐标，(xi+1，yi+1)是边界坐标(xi，yi)往前移动一个像素点坐标，(xi+2，yi+2)是边界坐标(xi，yi)往前移动两个像素点坐标。

7、消除部分明显毛刺后，寻找波形图中的最大值jmax和极小值中的最小值jmin，因为最大值代表的位置是波形图的波峰，极小值的最小值代表的位置是波形图的波谷，对这两个数值进行归一化处理，计算公式如(3)所示，参数c反映的是波形图中波谷的深浅程度。

c＝jmax/jmax-jmin/jmax(3)

8、将差值c与预先定义好的阈值th2进行比较。如公式(4)所示，如果c≥th2，则表示波形图的波谷较深，即果体形状存在缺陷，被剔除，如果c<th2，则表示波形图的波谷较浅，即果体较为圆润，没有缺陷，被保留做进一步检测。

本发明公开的一种果实外部轮廓畸形检测方法，该方法对果体外部畸形状况以一定的精度和速度将其剔除，为后面的分级打下良好的基础，以提升果实的分级质量。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种果实外部轮廓畸形检测方法，包括以下步骤：S1:采集果实外部轮廓的彩色图像，将该彩色图像转换为灰度图像；S2:对灰度图进行图像分割处理，S3:对果实边界采用像素跟踪法顺时针获取果实边界的像素点坐标；S4:去除灰度图像中果实的的果体部分保留果梗部分，采用canny算法和保留最大连通域算法保留果梗的边界区域；S5:将果梗与果体边缘相交提取果蒂的坐标、并以果蒂为基准点顺时针与果体边界像素点坐标做欧式距离，将欧式距离绘制成波形图、根据波形图的波谷深浅程度区分果体的畸形程度。

技术研发人员：裴悦琨;叶家敏;连明月;姜艳超
受保护的技术使用者：大连大学
技术研发日：2019.03.21
技术公布日：2019.06.25