基于機(jī)器視覺(jué)的類(lèi)球形水果外部品質(zhì)分級(jí)方法研究

饒 劍，呂自玉

（1.西南科技大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院，四川 綿陽(yáng)621000；2.重慶交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 重慶400074）

水果品質(zhì)分級(jí)作為產(chǎn)后處理的核心過(guò)程，是實(shí)現(xiàn)水果標(biāo)準(zhǔn)化和商品化的重要環(huán)節(jié)[1-2]。對(duì)于水果外部品質(zhì)，一般按尺寸、表面缺陷及外觀(guān)顏色等分級(jí)，目前傳統(tǒng)的分級(jí)方法主要為人工分級(jí)和機(jī)械分級(jí)，其中人工分級(jí)存在檢測(cè)主觀(guān)性強(qiáng)、人工成本高且效率低等問(wèn)題，而機(jī)械分級(jí)易損傷目標(biāo)物，同時(shí)分級(jí)精度受限[3-5]。隨著計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)和傳感技術(shù)逐步成熟，機(jī)器視覺(jué)由于快速、高精度、客觀(guān)及無(wú)損等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于水果的外部品質(zhì)分級(jí)中，對(duì)此國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家開(kāi)展了大量研究。ALEIXOS等[6]基于多光譜相機(jī)及并行DSP特定算法對(duì)柑橘的大小等特征進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)了柑橘與檸檬的正確區(qū)分。BHARGAVA等[7]利用自動(dòng)計(jì)算機(jī)化技術(shù)分析蘋(píng)果的新鮮及腐爛程度，并成功應(yīng)用于多品種蘋(píng)果的果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)。胡發(fā)煥等[8]采用數(shù)字形態(tài)學(xué)提取臍橙的體積、紋理等特征，并用支持向量機(jī)進(jìn)行分類(lèi)器訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)環(huán)境下的臍橙分級(jí)。劉忠超等[9]基于視覺(jué)監(jiān)控和PLC設(shè)計(jì)了獼猴桃大小分級(jí)控制系統(tǒng)，其執(zhí)行效率高，平均分級(jí)速度達(dá)2.5 s/個(gè)。綜上分析，本文開(kāi)發(fā)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的類(lèi)球形水果外部品質(zhì)分級(jí)方法。采用圖像傳感器對(duì)目標(biāo)快速掃描成像，結(jié)合最小外接矩形與形態(tài)學(xué)填充等處理算法獲取果形指數(shù)及果面缺陷，根據(jù)特征值分類(lèi)完成類(lèi)球形水果的外部品質(zhì)分級(jí)。同時(shí)設(shè)計(jì)了類(lèi)球形水果外形及尺寸在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)，并以臍橙為測(cè)試對(duì)象，驗(yàn)證分級(jí)方法的可行性。其中類(lèi)球形水果圖像的果形指數(shù)及果面缺陷特征參量提取是實(shí)現(xiàn)品質(zhì)分級(jí)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

1 類(lèi)球形水果外部品質(zhì)分級(jí)方法

類(lèi)球形水果的外部品質(zhì)分級(jí)實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示，

圖1 類(lèi)球形水果外部品質(zhì)分級(jí)原理

圖像傳感器對(duì)類(lèi)球形水果表面視覺(jué)成像時(shí)，由于光照條件及場(chǎng)景復(fù)雜等因素，導(dǎo)致采集的圖像包含了大量的背景干擾噪聲，為強(qiáng)化目標(biāo)有效信息和提高特征參量檢測(cè)精度，需進(jìn)行必要的預(yù)處理過(guò)程。采用頂帽變換（TOP-HOT）校正類(lèi)球形水果圖像中的非均勻光照，消除光照變化引起的檢測(cè)誤差，同時(shí)基于背景差分法，如式1所示，對(duì)類(lèi)球形水果進(jìn)行前景分割。

式（1）中：F（x，y）為差分圖像，即類(lèi)球形水果前景圖像；f（x，y）為當(dāng)前圖像；g（x，y）為背景圖像，由圖像序列第一幀或多幀均值獲得。不考慮顏色特征前提下，對(duì)前景圖像進(jìn)行灰度變換。

在類(lèi)球形水果的尺寸檢測(cè)中，果面缺陷處于局部區(qū)域，不會(huì)對(duì)輪廓提取產(chǎn)生影響，于是采用大津法（OTSU）統(tǒng)一前景圖像強(qiáng)度，從而有效減少了運(yùn)算開(kāi)銷(xiāo)時(shí)間；并在此基礎(chǔ)上，為獲取隨機(jī)方向上果形指數(shù)（縱徑和橫徑之比），采用最小外接矩形（MER）算法進(jìn)行求解。其基本思想表述為：以等間隔角度分量在一定范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn)類(lèi)球形水果前景圖像，每旋轉(zhuǎn)一次記錄其外接矩形邊界點(diǎn)的最值，當(dāng)外接矩形面積最小時(shí)，此時(shí)其長(zhǎng)度和寬度分別為類(lèi)球形水果的橫徑和縱徑。

對(duì)于類(lèi)球形水果的果面缺陷提取，前景圖像中表面缺陷和邊緣灰度強(qiáng)度較低，采用Canny算子分割出集中分布的低頻區(qū)；為進(jìn)一步獲得缺陷特征，通過(guò)掩模處理去除邊緣信息，利用形態(tài)學(xué)區(qū)域填充，如式2所示，空洞連通域，從而計(jì)算出果面的缺陷面積。

式（2）中：Xk為與A同維度迭代集合，從0組成的陣列X0開(kāi)始迭代；Xk-1⊕B為B對(duì)Xk-1的膨脹；B為結(jié)構(gòu)元素；A為類(lèi)球形水果的果面缺陷集。

根據(jù)提取的果形指數(shù)及果面缺陷特征值，設(shè)定不同分級(jí)區(qū)間（參照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)），即可完成對(duì)類(lèi)球形水果的外部品質(zhì)分級(jí)。

2 類(lèi)球形水果外形尺寸檢測(cè)系統(tǒng)

為驗(yàn)證分級(jí)方法的可行性，設(shè)計(jì)了一套類(lèi)球形水果外形尺寸在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)，如圖2所示，主要由成像系統(tǒng)、照明設(shè)備、傳送裝置和數(shù)據(jù)處理中心等組成。其中，CCD工業(yè)相機(jī)選用索尼IMX600面陣傳感器，搭載4 000萬(wàn)像素超感光鏡頭，最小單位像素尺寸僅為1μm，可實(shí)現(xiàn)5倍光學(xué)變焦；照明設(shè)備采用ColorSpace的LE005單色溫可調(diào)亮度LED光源，有效照面為280 mm×210 mm，亮度為3.2～3 200 cd/m2。檢測(cè)時(shí)，將類(lèi)球形水果放置于載物工作臺(tái)上，利用傳送裝置進(jìn)入CCD工業(yè)相機(jī)的測(cè)量視場(chǎng)，同時(shí)在載物工作臺(tái)兩側(cè)布置兩套照明設(shè)備，以盡量保證光照的均勻性；CCD工業(yè)相機(jī)采用垂直拍攝方式，采集的類(lèi)球形水果圖像通過(guò)以太網(wǎng)接口傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，進(jìn)行果形尺寸和表面缺陷的實(shí)時(shí)分析。

圖2 類(lèi)球形水果外形尺寸在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)

實(shí)驗(yàn)以臍橙為檢測(cè)對(duì)象，CCD鏡頭光心到臍橙投影切面的距離（工作距離）設(shè)置為150 mm，視場(chǎng)范圍為120 mm×70 mm，同時(shí)照明光源亮度調(diào)節(jié)為100 cd/m2，分別對(duì)100個(gè)臍橙（包含特等、一等、二等及等外級(jí)果）的外部特征進(jìn)行了圖像采集。

3 臍橙外形及尺寸檢測(cè)及分級(jí)結(jié)果

臍橙樣品圖像外形及尺寸檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖3所示。原始的臍橙圖像具有明顯的表面缺陷特征，表現(xiàn)為局部的潰瘍和裂傷，同時(shí)背景干擾明顯，如圖3（a）所示；預(yù)處理后，背景噪聲消失，臍橙特征清晰，如圖3（b）所示；使用Otus自適應(yīng)閾值增強(qiáng)后，臍橙缺陷特征被有效去除，如圖3（c）所示；通過(guò)MER標(biāo)記并計(jì)算出臍橙尺寸大小，橫徑為651個(gè)像素，縱徑為658個(gè)像素，如圖3（d）所示；在圖3（b）基礎(chǔ)上，Canny算子分割出臍橙輪廓與表面缺陷特征，細(xì)連通無(wú)斷裂，邊緣寬度均為1個(gè)像素，如圖3（e）所示；通過(guò)掩模處理及形態(tài)學(xué)填充后的缺陷區(qū)域，獲得獨(dú)立分布的表面缺陷，其面積分別為686個(gè)像素、616個(gè)像素（對(duì)應(yīng)編號(hào)1和2），如圖3（f）所示。

圖3 臍橙外形尺寸檢測(cè)過(guò)程

采用棋盤(pán)標(biāo)定板實(shí)現(xiàn)圖像坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，以檢測(cè)臍橙的橫徑及表面缺陷真實(shí)值，標(biāo)定出單位像素長(zhǎng)度為0.11 mm/piexl。因此，圖3中臍橙的橫徑為71.61 mm，縱徑為72.38 mm，果形指數(shù)為1.01（偏長(zhǎng)圓形），與臍橙實(shí)際形狀相符；同時(shí)，臍橙表面缺陷面積分別為8.30 mm2、7.45 mm2。為分析臍橙尺寸檢測(cè)的精度，用數(shù)顯游表卡尺對(duì)臍橙（圖3）進(jìn)行尺寸測(cè)量，橫徑實(shí)際檢測(cè)值為72 mm，與檢測(cè)值71.61 mm的相對(duì)誤差為0.54%。為進(jìn)一步驗(yàn)證尺寸檢測(cè)的穩(wěn)定性，在100個(gè)試驗(yàn)?zāi)毘戎谐闃?個(gè)（包含各等級(jí)果）進(jìn)行尺寸檢測(cè)，結(jié)果如表1所示。

表1 臍橙橫徑的檢測(cè)值與實(shí)際測(cè)量值對(duì)比

從表1可知，臍橙的橫徑檢測(cè)值與實(shí)際測(cè)量值最大相對(duì)誤差為0.79%，表明檢測(cè)算法對(duì)各等級(jí)的臍橙均具有較高的檢測(cè)精度，可作為臍橙外部品質(zhì)分級(jí)的依據(jù)。由于臍橙的表面缺陷表現(xiàn)為不規(guī)則形，實(shí)際面積難以準(zhǔn)確測(cè)量，因此不對(duì)表面缺陷的檢測(cè)精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。根據(jù)果形指數(shù)和果面缺陷特征對(duì)100個(gè)試驗(yàn)?zāi)毘冗M(jìn)行外部品質(zhì)分級(jí)，分級(jí)指標(biāo)參照GB/T 21488—2008鮮臍橙的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，分級(jí)結(jié)果如表2所示。

結(jié)果顯示，次等級(jí)果未誤識(shí)別為高等級(jí)果，尺寸檢測(cè)準(zhǔn)確性高；特級(jí)果、一級(jí)果、二級(jí)果的檢測(cè)分級(jí)中出現(xiàn)了識(shí)別誤差，分析后考慮為果形缺陷面積的檢測(cè)誤差導(dǎo)致；總體平均識(shí)別率達(dá)94.4%，分級(jí)效果較好。

4 結(jié)論

開(kāi)發(fā)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的類(lèi)球形水果的外部品質(zhì)分級(jí)方法，將類(lèi)球形水果的果形指數(shù)和果面缺陷特征參量作為重要檢測(cè)指標(biāo)，并以此進(jìn)行分級(jí)判定。通過(guò)頂帽變換和背景差分法可有效去除復(fù)雜的背景干擾噪聲，利用大津法和最小外接矩形可獲得臍橙的果形指數(shù)，同時(shí)基于二階微分Canny算子和形態(tài)學(xué)填充可提取果面缺陷特征。

設(shè)計(jì)了一套類(lèi)球形水果外形尺寸在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)，并以臍橙為試驗(yàn)對(duì)象進(jìn)行了檢測(cè)分級(jí)。結(jié)果表明，在對(duì)5個(gè)抽樣臍橙進(jìn)行尺寸檢測(cè)中，橫徑檢測(cè)值與實(shí)際測(cè)量值最大差值為0.67 mm，最大相對(duì)誤差為0.79%；在100個(gè)試驗(yàn)?zāi)毘确旨?jí)中，等外果識(shí)別率高達(dá)100%，平均識(shí)別率達(dá)94.4%，為類(lèi)球形水果的外部品質(zhì)分級(jí)提供了一種新的解決思路。受實(shí)驗(yàn)條件限制，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)臍橙的全表面自動(dòng)果面缺陷的檢測(cè)，同時(shí)未考慮果梗和果萼區(qū)域，因此果面缺陷特征對(duì)臍橙的外部品質(zhì)分級(jí)識(shí)別精度產(chǎn)生了一定影響。