基于多光譜柑桔檢測方法研究.pdf

1、柑桔是我國南方栽培面積最廣的水果，柑桔產(chǎn)業(yè)已成為南方農(nóng)村經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)。當前我國柑桔采后分級的研究較少，現(xiàn)有分級方法主要是人工分級和機械分級，工作效率較低，準確性較差。因此國內(nèi)柑桔產(chǎn)業(yè)商品化程度不足，其產(chǎn)品附加值較低。研究利用無損檢測技術對柑桔品質(zhì)進行無損檢測處理，對于提高其產(chǎn)品質(zhì)量，提升商品附加值，增加農(nóng)民收入具有重要意義。根據(jù)計算機視覺技術工作效率高的特點和水果在不同光譜下吸收反射特性，研究了基于計算機視覺技術與多光譜技術的柑桔識別

2、方法。主要研究內(nèi)容如下：
　　 ⑴提出了一種基于多光譜光源的新多光譜圖像采集方法，并設計了適合柑桔檢測的多光譜LED光源。
　　 ⑵研究了柑桔不同識別特征的多光譜測量方法，并得到如下結(jié)論：在紅色波段與黃色波段下采集的多光譜圖像，邊緣與果體更易提??；在紅色波段與黃色波段下采集的多光譜圖像，表面缺陷特征更易提取，在紅外波段下采集的圖像，柑桔的內(nèi)部缺陷可以提取出來，但表皮缺陷不能提取出來，因此，采用紅外波段下的單光譜圖像與紅色

3、波段、黃色波段下的多光譜圖像共同判斷柑桔的缺陷；在紅色波段下采集的圖像，綠色柑桔圖像與黃色柑桔圖像在果體灰度上有很大的差異，但不宜進行水果顏色的定性分析，因此根據(jù)分時曝光光源特性，采集白色光譜下的彩色圖像進行顏色分級。
　　 ⑶研究了圖像預處理算法。通過分析現(xiàn)有的圖像預處理算法與被測對象柑桔的識別特性，提出了采用Otsu方法進行閾值的計算，采用Roberts算子對分割后的圖像進行邊緣提取。
　　 ⑷提出了采用投影面積法求

4、取柑桔圖像的大小信息，采用面積周長比法來求取柑桔的形狀信息，實驗結(jié)果表明識別率可達96％。
　　 ⑸提出了基于多光譜的缺陷檢測方法。該方法為：采用紅色與黃色波段下的多光譜圖像缺陷提取結(jié)果與紅外波段下的柑桔圖像的缺陷提取結(jié)果相與的方法，來判斷缺陷為內(nèi)部還是外部缺陷，實驗結(jié)果表明識別率可達97％。
　　 ⑹研究了與柑桔顏色相關的彩色模型、偽彩色理論、假彩色理論，提出了基于多光譜光源的顏色檢測方法，即利用HIS模型下的H分量進