LOG和Fisher算法的殼類食品表面裂紋檢測方法

吳劍杰

紹興職業技術學院（紹興 312000）

禽蛋是人們日常生活中不可或缺的一種食物，隨著中國禽蛋行業的快速發展，人們對其品質的要求也越來越高[1-3]。以表面裂紋為例，該缺陷嚴重影響禽蛋品質，關乎食品安全問題。如何高效、準確地實現裂紋檢測是保證禽蛋品質的關鍵環節。傳統檢測方式主要依賴人工敲擊辨聽，不僅檢測效率低、勞動強度大，而且容易造成二次損傷[4-5]。因此，設計一種無損檢測系統具有一定實用意義和實際應用價值。近幾年，機器視覺技術發展十分迅速，利用機器視覺進行禽蛋外形和裂紋檢測具有快速、準確、無損等優點[6-9]。通過對禽蛋圖像的采集、處理、特征提取、缺陷識別，能夠得到大小、扁平程度、裂紋等諸多品質指標，進而實現禽蛋的分級、篩選等操作[10-11]。關于機器視覺在禽蛋檢測中的應用研究日趨廣泛，如杜艷紅等[12]認為雞蛋外形為橢圓，可以利用橢圓曲線擬合的方式獲取雞蛋外形參數，建立一種關于雞蛋長短軸像素值和真實值的數學模型，進而得到雞蛋外形特征。彭輝等[13]提出一種禽蛋破損檢測算法，主要以禽蛋圖像的G分量為研究對象，通過梯度增強、投影變換獲取圖像內部有效數據，采用隸屬度函數判斷禽蛋破損程度。歐陽靜怡等[14]利用計算機視覺技術獲取雞蛋表面圖像，同時采用同態濾波、BET算法、Fisher算法等圖像處理技術，提取裂紋特征并識別。結果表明，雞蛋裂紋識別率可達98%。

以雞蛋表面裂紋檢測為研究對象，在介紹雞蛋表面圖像采集系統的基礎上，重點論述圖像處理算法，通過具體試驗驗證所述方法的準確性。……