基于机器视觉的苹果最大横切面直径分级方法

被引：38

作者：

陈艳军 ^{[1
]}

张俊雄 ^{[1
]}

李伟 ^{[1
]}

任永新 ^{[2
]}

谭豫之 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国农业大学工学院

[2] 机械科学研究总院先进制造技术研究中心

来源：

农业工程学报 | 2012年 / 28卷 / 02期

关键词：

模型; 算法; 分级; 机器视觉; 苹果;

D O I：

暂无

中图分类号：

S661.1 [苹果]; S226.5 [清选、分级机具];

学科分类号：

090201 ; 0828 ;

摘要：

针对中国苹果产后分选率和分选精度均较低而影响其商品价值等现状,在GB/T10651-2008《鲜苹果》颁布的背景下,设计了一套基于机器视觉技术的苹果分选系统。针对红富士苹果,采用了一种利用RGB颜色模型R-B通道进行阈值分割和均值滤波后,通过行扫描提取出轮廓的方法。提出了2种对苹果进行大小分级的理论模型:一种以苹果轮廓线上两点之间的最大距离作为分级标准;另一种以苹果最大横切面直径作为分级标准,其中苹果最大横切面直径通过曲线拟合得出。利用VC6.0软件编程实现了上述2种分级模型的算法。通过40个苹果6次在线分级试验表明,模型一分级正确率为93.3%,模型二分级正确率为87.1%,双通道分级效率最高可达12个/s,达到了苹果在线分选商品化应用的基本要求,为近球形果蔬参照行业分级标准进行大小自动化分选提供参考。

引用

页码：284 / 288

页数：5