基于機器視覺的金桔大小分級研究

崔巍，高玨，朱培逸，徐金星，鄧婉

（常熟理工學院電氣與自動化工程學院，江蘇常熟 215500）

基于機器視覺的金桔大小分級研究

崔巍，高玨，朱培逸，徐金星，鄧婉

（常熟理工學院電氣與自動化工程學院，江蘇常熟 215500）

用CCD攝像機獲取金桔的樣本圖像，采用機器視覺進行自動大小分級.利用MATLAB編程實現樣本圖像的背景去除、灰度化、二值化、圖像平滑等圖像處理.實驗表明，此方法精度高、速度快.

機器視覺；圖像處理；大小分級

我國的水果出口到國外市場，其質量并不遜色于國外同類產品，但由于采后商品處理技術落后，造成果實外觀質量差，競爭力不強[1].近年來隨著水果分級技術的發展，一定程度上改善了我國水果采后處理技術落后的狀況.由于我國水果自動分級研究起步較晚，目前分級技術還比較落后.隨著計算機處理速度的不斷提高，計算機模擬人類視覺系統，在圖像識別與分析中采用機器視覺系統處理圖像已經取得較好效果[2-3].

本文提出了基于機器視覺的金桔大小自動分級方法，搭建機器識別系統采集金桔圖像，應用中值濾波和閾值法[3-5]消除圖像噪聲和背景信息并轉換成一個二進制圖像，提取水果圖像的邊緣[6-7]，依次對金桔進行大小分級.

1 金桔大小分級系統的總體設計

分級系統硬件部分如圖1所示，主要由機器識別系統和分級系統構成，

機器識別系統由三菱PLC、微機和CCD攝像機組成.大恒工業攝像機DH-HV1351UC采用了行曝光（Rolling Shutter）高分辨率CMOS圖像傳感器，并采用USB 2.0標準接口傳輸圖像數據，安裝簡單方便.彩色/黑白面陣CMOS圖像傳感器的分辨率為130萬像素.三菱PLC融典型機電一體化設備機械部件安裝、氣動系統的安裝與調試、電氣控制電路的安裝和PLC編程、機電設備安裝與調試、自動控制系統安裝與調試于一體.

圖1 分級系統硬件框圖

分級系統由皮帶輸送與分揀機構及其視覺識別系統組成.皮帶輸送與分揀機構主要由皮帶輸送線、分揀料槽、氣缸、三相異步電動機、光電傳感器、電感傳感器及電磁閥等組成.主要任務是完成物料的輸送、分揀.

水果圖像識別處理流程如圖2所示，包括圖像獲取、圖像處理、特征提取和大小分級四個環節.圖像處理包括背景去除、二值化和圖像平滑三個主要步驟.

由于皮帶輸送機構寬度的限制，采用體積小，大小差距大的金桔作為實驗材料，樣本數為20個.

圖2 水果圖像識別處理流程

2 圖像處理和特征提取

2.1 圖像采集過程

調節CCD攝像頭的焦距和金桔傳送帶的速度，直到采集金桔的圖像清晰為止.CCD攝像頭采集金桔視頻信號通過USB接口傳輸到微機，并以JPEG格式存儲，如圖3所示.

用CCD攝像頭拍攝圖像后，要立即讀取圖像，否則會有圖像漏處理導致分級錯誤.在MATLAB中，函數imread用來讀取圖像文件，函數調用格式為：A=imread（'snap.jpg'），sanp是保存圖像的文件名，jpg是MATLAB保存的圖像格式.

2.2 去除圖像背景

在拍攝得到的水果圖像中，包括金桔、履帶等背景物體，把這部分的背景去除.調用imclearborder（x，conn）函數，其功能是消除與圖像邊界連接和比其周圍圖像亮度高的部分.要做到這一點，需視具體情況而定conn的值來選用4連通或是8連通（即conn=4或conn=8）.通常選擇8連通是更好的.去除背景圖像如圖4.

2.3 圖像的二值化

本實驗用攝像頭拍攝的圖像是真彩色圖像RGB，去除與邊緣相連的背景后，圖像還是真彩色RGB，為了能夠二值化，圖像必須先實現灰度化，實現圖像灰度化可以采用語句：I=rgb2gray（x1），其中x1是去除背景后的圖片，I是灰度化后的圖片.灰度化圖像如圖5所示.

要計算金桔的面積，就必須要對圖像進行二值化處理，使得圖像變為以0（黑色）和1（白色）的邏輯矩陣存儲的，二值圖像數據中值為0的像素點顯示黑色，值為1的像素點顯示白色.在視覺上，背景變成了黑色，而金桔變成了白色.

二值化的過程如下：設置一個閾值level，二值化就是用這個閾值將圖像分為黑白兩部分.小于此閾值的像素群取值為0，大于選定閾值的像素群取值為1，把圖像變換為僅留金桔圖像和黑色背景的兩個區域.經過二值化處理，使得水果圖像從復雜的圖像背景中凸顯出來.

圖3 金桔的原始圖像

圖4 去除背景圖像

圖5 灰度圖像

MATLAB中可以使用im2bw函數通過設定亮度閾值將灰度、真彩、索引圖像轉換成二值圖像.BW=im2bw（I，level），其中I是灰度圖像，level是歸一化閾值，值域為[0，1].二值化的關鍵步驟是歸一化閾值的選取.在這個實驗中，我們用大律法求得圖3的閾值，level=graythresh（I）.二值化圖像如圖6所示.

2.4 圖像平滑

灰度圖像二值化后得到的圖像邊緣會有很多突刺，給人視覺上的不舒服感，首先能消弱狹窄的地方并且去除細的突出，與此同時不能顯著的改變水果圖像的面積.基于這一要求，選擇開運算來實現這一功能.

se=strel（‘disk’，5）; Bw2=imopen（BW，se）其中BW是二值化圖像，se可以是單個的結構元素對象也可以為結構元素對象數組，用來實現二值圖像BW的形態開運算.

使用開運算去除了突出后的二值圖像的邊界并不是十分平滑，需要使用平滑濾波器進行濾波，從而使得圖像邊界更為平滑.在這里我們使用中值濾波器medfilt2實現此功能.語句如下：B=medfilt2（BW2，[m，n]），每個輸出像素為m×n鄰域的中值，在圖像邊界用0填充圖像.而B=medfilt2（BW2）中表示的是m和n取默認值3的情況.我們應該根據實驗情況自己調整，在此實驗中m和n都是取得10.平滑濾波后的圖像如圖7所示.

2.5 基于中軸面積計算的特征提取

Bwarea函數用于提取二值圖像的面積，也就是前景圖像的大小，也可以簡單的認為是圖像中值為1的像素點的數目（二值圖像中0的邏輯矩陣存儲黑色，1的邏輯矩陣存儲白色）.語句如下：total=bwarea（B），其中B是平滑濾波后的二值圖像.

圖6 二值化圖像

圖7 平滑濾波后圖像

3 金桔大小分級結果

3.1 大小分級實驗

利用MATLAB程序計算出金桔的大小尺寸，金桔大小分級可以參照金桔大小分級標準進行.關于金桔大小分級標準參數如表1.

由表1采用簡單閾值法就可以進行金桔大小的分級.取閾值T1=200，T2=150，T3= 100，假設提取的二值圖像的面積為total.分級程序如下：

3.2 分級結果分析

分級實驗結果和人工分級結果如表2所示.由實驗結果可知自動分級和人工分級結果相同的有18個，不相同的有2個，視覺分級準確率達到90%.應用機器視覺分級在保證準確率的前提下能夠大大提高分級速度，具有廣闊的應用前景.

表1 金桔大小的分級標準

表2 視覺分級和人工分級結果對照表

4 結束語

本文構建了基于機器視覺的金桔分級系統，利用機器視覺系統獲取了金桔分級的樣本圖像，通過對樣本圖像的分析，編制一套MATLAB圖像處理程序，實現了金桔大小的自動分級，分級準確率達到90%.本文研究的分級設備根據分析對象的不同稍作改動，即可運用于其他水果、雞蛋、蔬菜等其他產品的商品化處理，具有廣闊的應用前景.

[1]籍保平，吳文才.計算機視覺蘋果分級系統[J].農業機械學報，2000，31（6）：l18-121.

[2]黃啟春.基于像素統計的快速果品分類系統[J].計算機應用，2004，24（6）.

[3]應義斌，饒秀勤，黃永林，等.運動水果圖像的實時采集方法與系統研究[J].農業機械報，2004，35（3）：179-183.

[4]王家文，李仰軍.MATLAB7.0圖形圖像處理[M].北京：國防工業出版社，2006.

[5]蘇金明，王永利.MATLAB圖形圖像[M].北京：電子工業出版，2003.

[6]楊源杰，黃道.人工神經網絡算法研究及應用[J].華東理工大學學報，2002，28（5）：551-554.

[7]張汗靈.MATLAB在圖像處理中的應用（MATLAB工程應用系列叢書）[M].北京：清華大學出版社，2008.

Kumquat Size Classification Based on Machine Vision

CUI Wei,GAO Jue,ZHU Pei-yi,XU Jing-xing,Deng Wan
(School of Electrical and Automation Engineering,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500,China)

CCD camera is used to obtain the image of the sample of Kumquat.The machine vision is used to con?duct automatic size grading.And MATLAB programming is used to perform sample image background removal, grayscale,binarization,image smoothing and image processing.Experiments show that this method is of high accu?racy,and fast speed.

machine vision;mage processing;size grading

S 609；TP391.41

A

1008-2794（2012）04-0087-04

2012-03-23

常熟理工學院教育教學改革立項項目“測控技術與儀器專業應用型創新人才培養模式探索與實踐”（CITJGGN 201111）；蘇州市科技計劃項目“基于高光譜圖像技術的水果品質檢測及篩選裝置的研究”（SYN201109）；常熟理工學院青年教師科研啟動項目“基于機器視覺的水果模糊分級研究”（QZ1009）

崔巍（1990—），男，江蘇揚州人，常熟理工學院電氣與自動化工程學院測控系2008級學生.

高玨(1981—)，男，江蘇常熟人，實驗師，碩士，研究方向：光譜分析及模式識別，E-mail：gao_jue@hotmail.com.