基于机器视觉的沙糖橘果皮破裂和缺陷检测

在对果皮质量进行检测分级时,破裂果、机械损伤和硬疤是沙糖橘表面常见的主要缺陷。传统的自动检测系统通常不能准确地识别这些表面缺陷。为了解决这一问题,设计了一种硬件和软件相结合的计算机视觉检测分类系统。该系统采用单CCD和LED环形光源,通过计算机协作,利用计算机视觉系统提取沙糖橘果皮的正面图像,构建了有效的图像采集方法、预处理方法、颜色模型和分割方法,采用傅里叶变换、高频滤波、形态学(方案)和分类树等方法对沙糖橘的表面缺陷进行研究,并为实际的自动化应用找到更准确和更合适的方法。结果表明,该方法的可靠性和稳定性优于传统的单一形态学的识别方法。