基于計(jì)算機(jī)視覺雞蛋品質(zhì)檢測(cè)的研究.pdf

1、在雞蛋加工過程中，實(shí)現(xiàn)雞蛋的自動(dòng)分揀是一件非常重要的事情，不僅有經(jīng)濟(jì)原因，還有健康因素。養(yǎng)殖場(chǎng)中產(chǎn)出的雞蛋必須先經(jīng)過清洗，根據(jù)質(zhì)量和大小分類，然后通過包裝之后才進(jìn)入市場(chǎng)。裂紋蛋和破損蛋在雞蛋加工中是非常嚴(yán)重的問題，因?yàn)樗鼈兡軌蛟诜旨?jí)和包裝過程中污染機(jī)械部件，進(jìn)而導(dǎo)致雞蛋級(jí)別下降，因而在雞蛋被運(yùn)往分散于各個(gè)地方，設(shè)備昂貴的雞蛋分級(jí)包裝廠之前，剔除有嚴(yán)重缺陷的雞蛋顯得尤為重要。 照蛋是一種分級(jí)操作，利用背光對(duì)雞蛋進(jìn)行照射，通過這個(gè)操

2、作可以發(fā)現(xiàn)幾種缺陷，如裂紋、血斑和污點(diǎn)等。在黑暗環(huán)境中，裂紋顯示為明亮的線，血斑顯示為紅色的區(qū)域，污垢顯示為黑點(diǎn)，蛋黃顯示為黑色陰影，其中任何一種缺陷都會(huì)降低雞蛋的品質(zhì)。照蛋操作中雞蛋以每小時(shí)150000[1]個(gè)的速度通過檢測(cè)者，這就要求檢測(cè)者必須集中注意力，由于檢測(cè)者的眼睛疲勞或者精神不集中，從而導(dǎo)致通常有10％到20％的雞蛋漏檢，但是機(jī)器視覺能夠最大化程度的減小誤判，而且改善連續(xù)性。 許多研究表明，雞蛋缺陷區(qū)域與正常區(qū)域有著

3、明顯的顏色差異，因此可以通過用圖像的直方圖作為輸入，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，這種方法對(duì)于區(qū)分單一的雞蛋缺陷具有良好的性能，如單一的有血斑雞蛋，帶污點(diǎn)的雞蛋或者由裂紋的雞蛋等。但是，如果將這幾類雞蛋混合起來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到的模型的平均精度將會(huì)下降。常用的檢測(cè)雞蛋缺陷的視覺系統(tǒng)的的是通過檢測(cè)因?yàn)槿毕荻鴮?dǎo)致的雞蛋外殼的變化，如標(biāo)準(zhǔn)幾何形態(tài)發(fā)生變化、紋理變化和顏色變化等，而雞蛋表面粘貼的羽毛，血斑，污物和破損等都能導(dǎo)致這些變化。對(duì)于這些有

4、缺陷的雞蛋圖像進(jìn)行處理的算法過程就是通過在比較相似的背景中檢測(cè)突變。 采用LED光源進(jìn)行前光照明，基于PC的系統(tǒng)，通過CCD攝像機(jī)獲取單個(gè)靜止雞蛋的圖像。開發(fā)出的圖像處理算法能夠精確的從背景中分離出雞蛋圖像，而且能夠很好區(qū)分雞蛋裂紋和噪聲。 系統(tǒng)通過對(duì)106幅好的雞蛋圖像進(jìn)行識(shí)別，能夠正確識(shí)別96幅，正確識(shí)別率達(dá)到90.6％，對(duì)100幅有裂紋的雞蛋圖像進(jìn)行處理，正確率達(dá)到94％，有6.0％的雞蛋誤判為好雞蛋，對(duì)112幅有