基于机器视觉的蜜柑横径测量方法研究

【目的】机器视觉技术具有无损、快速、准确、智能化程度高等优点,被广泛应用于水果检测中,替代人工对水果的检测分级,因此研究小组基于机器视觉技术,来探究蜜柑横径的测量方法和过程。【方法】研究小组在试验研究过程中,通过图像采集系统获取蜜柑样本图像,并对其进行灰度化、中值滤波等预处理,采用阈值分割的方法将蜜柑图像和背景图像进行分割。对蜜柑图像区域进行填充和形态学处理等,提取蜜柑的边缘轮廓图像;运用Canny算子的边缘检测技术,最终提取出蜜柑的轮廓;依据轮廓图像,采用拟合圆法,将拟合出的圆的直径作为蜜柑横径数据,并和人工实测的蜜柑横径数据进行比对和分析。【结果】从测试样本中随机取出9个蜜柑样本进行试验,通过相对误差数据表明,机器视觉技术能够比较合理、准确地计算出蜜柑的横径。【结论】将机器视觉技术应用到蜜柑横径的测量中,通过采用相关的图像处理方法和数据运算,探讨出了蜜柑横径的测量过程和方法,为蜜柑乃至柑橘类水果的智能化分级提供了方法理论和数据基础。