水果表面缺陷自动检测系统中的人工智能方法研究

通过计算机视觉技术获取了带有各种表面缺陷的苹果图像并进行预处理，采用自适应特征聚类（ＳＡＦＣ）神经网络与模糊加权决策树（ＦＷＤＴ）相结合的方法实现了缺陷区域的准确检测和详细分类。实验结果表明，用人工智能方法进行表面缺陷检测，具有良好的抗噪容错能力并能有效地克服传统图像分割方法适应性差的缺点，提高判别准确率和分类精度。     

水果表面缺陷自动检测系统中的人工智能方法研究

通过计算机视觉技术获取了带有各种表面缺陷的苹果图像并进行预处理，采用自适应特征聚类（ＳＡＦＣ）神经网络与模糊加权决策树（ＦＷＤＴ）相结合的方法实现了缺陷区域的准确检测和详细分类。实验结果表明，用人工智能方法进行表面缺陷检测，具有良好的抗噪容错能力并能有效地克服传统图像分割方法适应性差的缺点，提高判别准确率和分类精度。     

苹果外部缺陷全表面在线检测分选装置研发

中国是水果消费大国,但在水果产后检测装备方面相对滞后。针对目前在线检测装置无法采集苹果全表面图像信息且无法精确计算缺陷面积的问题,该研究以表面缺陷面积的快速检测为主要目标,提出苹果全表面图像合成算法,设计了一套苹果外部品质在线检测及分级装置。该研究以苹果为例,基于球模型提出苹果全表面图像合成算法、缺陷面积校正算法精确计算苹果的表面缺陷面积。通过试验验证,对苹果表面图像进行分割合成后,整体的图像的漏检率为0。提出缺陷面积校正算法,可以计算图像中位于任意位置的苹果缺陷真实面积,选取了120个样本进行验证,其中擦伤样本、碰伤样本、痘斑病样本、表面腐败样本各30个。4种表面损伤面积的预测值和真实值的决定系数R²均在0.97以上,均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)在4 mm²以下。在偏角试验中,4种表面损伤面积的预测值和真实值的决定系数R²均在0.974 2以上,RMSE在6.304 4 mm²以下。装置检测苹果的速度为2个/s,评级准确率为95%。研究结果表明,检测与苹...     

基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法

由于苹果表面缺陷与果梗/花萼具有相似的灰度特征,通过传统机器视觉方法难以对两者进行有效区分。为避免苹果果梗/花萼对其表面缺陷识别造成干扰,该研究提出了一种基于相移算法的苹果果梗/花萼检测方法。通过搭建条纹投影系统,投影仪投射三步相移条纹至苹果样本,摄像机同步采集经苹果表面调制的条纹图像;通过分析发现果梗/花萼区域的条纹图像凹凸性与正常区域存在明显差异,利用三步相移算法恢复条纹图像的截断相位,结合相位偏移、阈值分割和二维凸包算法便可检测出苹果果梗/花萼。试验结果表明：该方法能够有效地区分果梗/花萼和表面缺陷,识别出不同位置和角度的果梗/花萼,整体准确率可达到99.12%;同时能够满足在线检测需求,平均处理时间约为0.479s。该研究可为苹果外观品质检测提供技术支持。     

基于DT-CWT和LS-SVM的苹果果梗/花萼和缺陷识别

该文提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)区分苹果的果梗/花萼和缺陷的方法。对苹果图像使用DT-CWT分解,使用变换后得到的高频子带系数的均值和方差构造特征向量,然后使用最小支持二乘向量机作为分类器进行分类。对180幅苹果图像进行了试验。讨论了DT-CWT分解层数以及目标图像大小对分类正确率的影响。试验结果显示,使用3层DT-CWT对大小为64×64子图像进行小波分解提取纹理特征,能达到最好的分类效果,分类正确率可以达到95.6%。     

基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法

阴影影响下苹果目标的快速准确识别是苹果采摘机器人视觉系统必须解决的关键技术之一。为了实现阴影影响下苹果目标的准确识别,该研究采用光照无关图理论实现了苹果表面阴影的去除。以自然场景下获取的受不同程度阴影影响的苹果目标图像为研究对象,首先利用光照无关图原理获取阴影苹果图像的光照无关图,达到突出苹果目标阴影区域的目的;其次提取原图像的红色分量信息并与关照无关图进行相加处理;最后将相加后的图像进行自适应阈值分割处理,达到去除阴影的目的。为了验证该算法的有效性与准确性,利用20幅受阴影影响的苹果目标图像进行了试验,并与Otsu算法、1.5*R-G色差算法进行了对比,试验结果表明：Otsu算法仅能识别出未受阴影影响的苹果区域;1.5*R-G 色差算法受光照影响较大,对于苹果图像的相对强光照区域和部分阴影区域不能有效识别;基于光照无关图的苹果表面阴影去除方法对阴影影响下的苹果目标图像分割效果较好,可以克服光照过强的问题,并准确识别出阴影影响下的苹果目标。文中算法的平均假阳性率为17.49%,比Otsu算法降低了52.84%,比1.5*R-G算法降低了26.18%;文中算法的平均重叠系数为86.59%,比Otsu算法提高了47.2%,比1.5*R-G算法提高了11.03%;表明利用光照无关图可以有效地去除苹果表面的阴影,将其应用于阴影影响下的苹果目标的识别是可行的。     

基于高光谱成像的苹果虫伤缺陷与果梗/花萼识别方法

为了快速、准确、无损检测在果梗/花萼的干扰下苹果虫伤缺陷,该文利用高光谱成像技术,首先选取正常果和虫伤果各80个,提取并分析了苹果表面感兴趣区域(虫伤区域、果梗区域、花萼区域、正常区域)的光谱曲线,结合824 nm波长特征图像的阈值分割和主成分分析,对获得的第一主成分图像提取160×120像素大小的感兴趣区域。然后提取感兴趣区域的能量、熵、惯性矩和相关性4个纹理特征,融合646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征,采用支持向量机对苹果虫伤区域和正常区域、果梗/花萼区域进行识别。试验结果表明:选取160×120像素大小的感兴趣区域图像、采用径向基核函数对正常果、果梗/花萼果与虫伤果的识别效果最好,总体识别率为97.8%。该研究为苹果质量等级在线评判提供理论依据。     

基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究

为了提高番茄损伤检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术、BP算法、人工神经网络技术,实现番茄损伤的自动检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取番茄图像,利用图像处理去除噪声、图像分割、图像增强等多种基本图像处理的方法对番茄损伤图像进行了处理,综合运用并行和串行区域分割技术进行番茄表面缺陷区域检测。其次,对番茄图像进行了特征分析,通过提取三种特征包括8个特征参数,采用改进的BP算法训练的多层前向人工神经网络对番茄的损伤进行分类。该文中缺陷检测方法和特征提取方法的采用,使该计算机视觉系统节省了时间,提高了精度。试验证明番茄损伤检测和分类的准确率不低于90%。     

果实缺陷面积的计算机视觉测定研究

以提高球形果实表面缺陷面积的计算机视觉测定精度为目的，分析了利用投影图像直接测定球形果实表面缺陷存在的问题；提出并建立了从投影图像恢复球形果实表面几何特征的象素点变换法和边界变换法，并通过试验进行验证。结果表明，建立的两种方法可使测定相对误差减小３５％左右。     

基于改进YOLOv4模型的全景图像苹果识别

苹果果园由于密植栽培模式,果树之间相互遮挡,导致苹果果实识别效果差,并且普通的图像采集方式存在图像中果实重复采集的问题,使得果实计数不准确。针对此类问题,该研究采用全景拍摄的方式采集苹果果树图像,并提出了一种基于改进YOLOv4和基于阈值的边界框匹配合并算法的全景图像苹果识别方法。首先在YOLOv4主干特征提取网络的Resblock模块中加入scSE注意力机制,将PANet模块中的部分卷积替换为深度可分离卷积,且增加深度可分离卷积的输出通道数,以增强特征提取能力,降低模型参数量与计算量。将全景图像分割为子图像,采用改进的YOLOv4模型进行识别,通过对比Faster R-CNN、CenterNet、YOLOv4系列算法和YOLOv5系列算法等不同网络模型对全景图像的苹果识别效果,改进后的YOLOv4网络模型精确率达到96.19%,召回率达到了95.47%,平均精度AP值达到97.27%,比原YOLOv4模型分别提高了1.07、2.59、2.02个百分点。采用基于阈值的边界框匹配合并算法,将识别后子图像的边界框进行匹配与合并,实现全景图像的识别,合并后的结果其精确率达到96.17%,召回率达到95.63%,F1分数达到0.96,平均精度AP值达到95.06%,高于直接对全景图像苹果进行识别的各评价指标。该方法对自然条件下全景图像的苹果识别具有较好的识别效果。     

AE—Automation and Emerging Technologies: On-line Fruit Grading according to their External Quality using Machine Vision

This paper presents apple grading into four classes according to European standards. Two varieties were tested: Golden Delicious and Jonagold. The image database included more than a 1000 images of fruits (528 Golden Delicious, 642 Jonagold) belonging to the three acceptable categories—Extra, I and II—and the reject (each class represents, respectively, about 60, 10 and 20% of the sample size).The image grading was achieved in six steps: image acquisition; ground colour classification; defect segmentation; calyx and stem recognition; defects characterisation and finally the fruit classification into quality classes.The proposed method for apple external quality grading showed correct classification rates of 78 and 72%, for Golden Delicious and Jonagold apples, respectively. Taking into account that the healthy fruit were far better graded and considering that this class was under represented in the sample compared with the fruit population, the results of the proposed method (an error rate which drops to 5 and 10%, respectively) are compatible with the requirements of European standards.     

Technological classification of basque cider apple cultivars according to their polyphenolic profiles by pattern recognition analysis

The polyphenolic compositions of 31 Basque cider apple cultivars were determined in pulp, peel, and juice by high-performance liquid chromatography--diode array detection analysis of crude extracts and after thiolysis. Data sets, consisting of individual polyphenol concentrations, total procyanidin content, and the average degree of polymerization of procyanidins, were evaluated by multivariate chemometric techniques, to develop decision rules for classifying apple cultivars technologically into bitter and nonbitter categories. A preliminary study of the data structure was performed by cluster analysis and principal component analysis in each apple material. Bitter apple varieties presented higher contents of flavan-3-ols and/or dihydrochalcones than nonbitter cultivars. Different classification systems for the two categories on the basis of the chemical data were obtained applying several supervised pattern recognition procedures, such as linear discriminant analysis, K-nearest neighbors, soft independent modeling of class analogy, partial least-squares, and multilayer feed forward artificial neural networks. Excellent performance in terms of recognition and prediction abilities for both categories (100% of hits) was achieved in every case (pulp, peel, or juice). Polyphenolic profiles of apple pulp, peel, or juice provide enough information to develop classification criteria for establishing the technological group of apple cultivars (bitter or nonbitter).     

基于HIS颜色模型的珍珠颜色分选方法

为研究和实现珍珠的自动分选,提出了一种对珍珠的色调及饱和度进行分选的方法.将珍珠图像由RGB颜色模型转换到HIS模型中进行处理,根据,(亮度)分量直方图,通过全局分割提取珍珠光亮区,掩模后得到光亮区H(色调信息)、S(饱和度信息)均值.其中针对色调分选要求,运用了基于RPROP算法的人工神经网络学习方法;针对各色系内色彩的深浅差异,运用了K-均值聚类方法对S均值进行分类.从而实现了先按照珍珠表面色彩进行分类,再将同一色系内的珍珠按照饱和度进行再度分选,最终达到颜色分选要求.     

水果直径和缺陷面积的机器视觉检测

黄花梨是中国的一种重要水果,果径和果面缺陷面积是黄花梨分级的两项关键指标。通过研究黄花梨的分光反射特性,研制了一套适合黄花梨品质检测的机器视觉系统。为了适应实际生产中水果方向的随机性和水果外形的不规则性的要求,使水果尺寸检测的方法有更好的适应性,设计了一种利用水果的最小外接矩形(MER)法求最大横径的方法,并进行了试验验证,得出了表示实际最大横径与预测最大横径的关系的回归方程式,两者的相关系数为0.9962。分析了黄花梨缺陷区域的R、G、B各分量灰度的变化特点,利用R分量灰度和G分量灰度在缺陷区域和完好区域交界处有明显突变这一特点,采用梯度算法求得了可疑缺陷点,然后再用区域生长法,找出了缺陷点像素的最大连通集及所有的缺陷区域;采用像素点变换法,实现了根据三维物体的二维投影图像恢复物体表面的真实几何面积的设想,大大降低了缺陷面积计算的误差;另外,还提出了一种新的面积修正方法,即用实际缺陷面积等于经像素点变换后的缺陷面积减去缺陷区域周长的一半加上1个像素点的面积来进行修正,进一步提高了缺陷面积计算的精度,而且该修正方法同样适用于其它图像面积的计算     

基于机器视觉的苹果最大横切面直径分级方法

针对中国苹果产后分选率和分选精度均较低而影响其商品价值等现状,在GB/T10651-2008《鲜苹果》颁布的背景下,设计了一套基于机器视觉技术的苹果分选系统。针对红富士苹果,采用了一种利用RGB颜色模型R-B通道进行阈值分割和均值滤波后,通过行扫描提取出轮廓的方法。提出了2种对苹果进行大小分级的理论模型:一种以苹果轮廓线上两点之间的最大距离作为分级标准;另一种以苹果最大横切面直径作为分级标准,其中苹果最大横切面直径通过曲线拟合得出。利用VC6.0软件编程实现了上述2种分级模型的算法。通过40个苹果6次在线分级试验表明,模型一分级正确率为93.3%,模型二分级正确率为87.1%,双通道分级效率最高可达12个/s,达到了苹果在线分选商品化应用的基本要求,为近球形果蔬参照行业分级标准进行大小自动化分选提供参考。     

苹果采摘机器人视觉系统研究进展

视觉系统是苹果采摘机器人最重要的组成部分之一,它在一定程度上决定了苹果采摘机器人完成采摘任务的质量及速度。为明确苹果采摘机器人视觉系统所面临的挑战及未来研究方向,该文首先对世界各国现有苹果采摘机器人的研究情况从视觉传感器类型、视觉系统硬件组成、采摘成功率及作业时间等方面进行了概述,然后分别对现有苹果采摘机器人视觉系统中苹果图像分割方法、受着色度、光照、表面阴影、振荡、重叠及遮挡等影响下的苹果目标的识别与定位方法、苹果采摘机器人视觉系统对枝干等障碍物的识别方法以及视觉系统中双目视觉技术立体匹配问题进行了综述,进一步分析了苹果采摘机器人视觉系统中存在的问题,指出视觉系统结构的优化、视觉系统中智能算法的优化、提高视觉系统的实时性、振荡苹果目标的识别与定位、视觉系统受振动影响时苹果目标的识别与定位及提高视觉系统的性价比等方面将成为未来重点研究方向,为深入研究苹果采摘机器人视觉系统提供参考。