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一种苹果表面光泽度检测方法

一种苹果表面光泽度检测方法

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中高价值评估

交易价格:¥50000
交易方式:转让
申请号:CN201610181549.4
权利人:南京农业大学
专利类型:发明专利
发明人:潘磊庆;孙柯;屠康;李英;马龙

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南京农业大学

一种苹果表面光泽度检测方法

专利(申请号):CN201610181549.4 申请人:南京农业大学 IPC分类号:G01N21/95(2006.01)I
专利类型:发明专利 公开号:CN105699397A 保护年限:18
代理机构: 代理人: 公开日:2016.06.22
发明设计人:潘磊庆;孙柯;屠康;李英;马龙

摘要

      本发明公开一种苹果表面光泽度检测方法,属于计算机视觉无损检测领域。该方法先使用计算机视觉系统拍摄苹果图像,然后用自适应双峰法阈值分割得到苹果二值图像,再用定面积阈值分割得到苹果高亮区域二值图像,然后提取苹果高亮区域的平均R、G、B和灰度值以及灰度值的标准差,最后将这5个参数输入SVM模型对其光泽度进行分级。该方法可以快速准确地对苹果光泽度进行三等级的分级,为苹果生产商品化应用提供支持。

主权项

      一种苹果表面光泽度检测方法,其步骤为:先使用计算机视觉系统拍摄苹果图像,然后提取苹果图像参数,最后用三分类支持向量机模型对其光泽度进行判断,其特征在于:1)苹果图像拍摄系统包含:工业相机(1)、2根33cm 12W条状光源(2)、底座(3)、暗箱(4)和苹果托盘(5),其中苹果托盘(5)固定在底座(3)中央,底座(3)和托盘(5)均为黑色,工业相机(1)固定在底座(3)上方,使底座到镜头距离为30cm,2根条状光源(2)固定在苹果托盘两侧,距底座15cm,2根条状光源(2)间距为20cm,图像采集时将待测苹果放在托盘(5)上,打开条状光源(2),然后用工业相机(1)进行拍摄,得到苹果的彩色图像;2)提取苹果图像参数方法为:先用自适应的双峰阈值分割方法分割对苹果的彩色图像进行分割,得到苹果区域的二值图像,并计算二值图像中苹果区域的面积,然后以该面积的1/20为目标面积,对灰度化的苹果图像进行定面积的阈值分割,获得苹果区域中面积为目标面积的高亮区域二值图像,再以高亮区域二值图像为模板,计算原图像的中高亮区域的平均R、G、B值以及苹果灰度图像中的平均灰度值和标准差;3)三分类支持向量机模型分级方法为:将原图高亮区域的平均R、G、B值以及灰度图像高亮区域的平均灰度值和标准差作为5个特征参数,输入1v1策略的三分类支持向量机模型中,得出分类结果;其中,所使用的1v1策略的三分类支持向量机模型包含了3个支持向量机分类模型,采用径向基函数为核函数,gamma值为0.00005,区分一级和二级的SVM分类模型中包含4个支持向量,分别为:(1)214.1745,234.6124,216.1018,150.5813,0.0109(2)213.2199,198.5613,220.7493,213.1268,0.0103(3)208.5592,239.3563,201.4312,164.4992,0.0143(4)228.9160,249.5293,231.5520,161.1120,0.0074拉格朗日系数分别为:85.5531,8.7885,‑59.9985,‑34.3431,判别函数的常数项为‑0.3211;区分一级和三级的SVM分类模型中包含3个支持向量,分别为:(1)214.1745,234.6124,216.1018,150.5813,0.0109(2)213.2199,198.5613,220.7493,213.1268,0.0103(3)224.8338,238.0791,221.4244,207.6381,0.0360拉格朗日系数分别为:6.0352,11.7521,‑17.7873,判别函数的常数项为‑0.9182;区分二级和三级的SVM分类模型中包含17个支持向量,分别为:(1)233.3792221,246.107545,233.5508846,199.069089,0.01429046(2)236.294476,248.7345096,236.1741231,204.1484982,0.013425064(3)231.7120675,244.7128706,230.0568235,206.2040024,0.024079656(4)224.0930734,243.9697221,219.9167151,193.5313978,0.033659825(5)241.8603836,251.4054233,243.3650132,209.5105159,0.00965339(6)238.2642872,247.3274435,241.0505856,200.5860763,0.0076752(7)241.7954878,250.6154433,244.5164919,205.1496028,0.008257869(8)238.9173945,249.7086608,239.9163755,205.6566958,0.01004152(9)229.4414129,242.964749,227.7038917,202.838621,0.017339417(10)227.884238,245.0573444,225.5924563,194.7347439,0.041349383(11)234.2328776,246.6701208,235.2076767,196.6584095,0.01411076(12)243.6197448,251.0233565,245.7454142,213.7620485,0.012430966(13)244.1270541,250.9962926,245.863978,217.4620741,0.019465918(14)234.4471492,245.3351713,234.6794345,204.7094087,0.024458587(15)232.0185506,242.644714,231.3059246,207.7550549,0.018015919(16)238.5212553,247.1928826,239.5274021,210.6466516,0.031216588(17)237.5333816,246.0849156,238.1493402,211.943371,0.030936672拉格朗日系数分别为:100,100,100,100,100,31.6,100,100,‑100,‑100,‑100,‑100,‑50.0421,‑100,‑56.1938,‑100,‑25.3641,判别函数的常数项为0.2178。