基于图像边缘检测的红枣分级方法

我国红枣的种植规模庞大,但加工水平不高,影响了其竞争力和经济效益。分级是水果进入市场之前的重要处理环节,对经济效益有提升作用。与传统方法相比,计算机视觉分级的检测精度高,能实现无损分级。图像边缘检测是基于计算机视觉分级的核心,合适的边缘检测算法能够极大地减少计算量,提高分级效率。为此,建立了一种基于图像边缘检测的红枣分级方法,利用小波变换、自适应Canny算法和梯度算法分别检测边缘,并计算红枣的大小和表面缺陷比率作为等级划分依据。试验表明:3种算法对边缘的定位精度都很高,能有效检测到表面缺陷。这3种算法各有优缺点,自适应Canny算法是最为理想的检测算法。