CN102539433B - 一种荔枝种核质量的无损检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种荔枝种核质量的无损检测方法,该方法是:使用样品荔枝单果图像的横纵厚三径的相互比例描述果形,用曲线拟合果顶边缘,计算拟合曲线的最大曲率,测量种核质量,建立单果横纵厚三径的相互比例、最大曲率与荔枝种核质量的函数、生成横纵厚三径的相互比例、最大曲率和种核质量等级对照表。对于待检测样本,计算单果的横纵厚三径的相互比例、用曲线拟合果顶边缘,计算曲线的最大曲率,检索横纵厚三径的相互比例、最大曲率与种核质量等级对照表,判断该单果的种核质量等级,实现了荔枝单果的无损检测和按种核质量分级。该方法基于计算机视觉,成本低且效率高。
Description
技术领域
本发明涉及农学的果蔬贮藏与加工、计算机科学技术的计算机图像处理领域,特别涉及一种荔枝种核质量的无损检测方法。
背景技术
我国是荔枝种植大国,给国家和普通农民产生了很大的经济效益,国内高端市场和出口市场对鲜荔枝内部品质要求高,一般是以单果的形式销售。要制定不同的价格,就需要对荔枝按照品质进行分级。其中荔枝单果外形尺寸和内部种核质量是衡量荔枝优劣的重要指标。
目前国内针对荔枝单果外形尺寸分级已有一些研究和应用。但针对荔枝单果内部种核大小进行分级仍处于空白阶段。目前水果工业分级的研究和应用的主要检测手段是核磁共振、可见红外或近红外、X射线、声学、机器视觉等,研究对象是苹果、梨和柑橘居多。荔枝内部种核的检测,若采用核磁共振则成本高且检测效率低,X射线有辐射,可见红外或近红外穿透荔枝的厚表皮需要高强度能量会破坏荔枝的品质,超声检测需要填充探头与裂片峰的空隙和果实内部各层组织的间隙,这些都给荔枝无损检测带来了困难。荔枝按照果品分级在实际生产中还是主要采用人工分级,由于荔枝不耐保鲜,且人工长期肉眼识别会造成视觉疲倦,容易产生错误,不仅提高了生产成本,增加了劳动者的强度,且准确性不高。
因此,需要提供一种能够在不影响荔枝品质的情况下,可以根据荔枝单果的内部种核质量来进行品质分级的无损检测方法。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种荔枝种核质量的无损检测方法,该方法是根据荔枝的横纵厚三径的相互比例以及果顶处最大曲率来确定种核质量范围,然后基于荔枝种核质量范围对荔枝进行分级,填补了国内外荔枝单果种核质量的无损检测技术上的空白,采用这种方法不仅可以保证荔枝的完整和无损,且检测速度快,检测准确。
本发明的目的通过以下的技术方案实现:一种荔枝种核质量的无损检测方法,根据样本数据建立荔枝单果横纵厚三径的相互比例和种核质量的数学关系,根据样本数据建立荔枝单果果顶处最大曲率和种核质量的数学关系;检测时,检测待测样本的横纵厚三径的相互比例和最大曲率中的至少一个参数,根据上述各参数与种核质量的关系,确定待测样本的种核质量。具体包括以下步骤:
(1)得到种核质量等级对照表:首先对一定样本数量的荔枝单果分别从平行于赤道面和垂直于赤道面方向采集图像,然后将荔枝单果去除果肉后测量得到荔枝种核质量;然后根据图像信息计算荔枝单果的横纵厚三径的相互比例,同时,根据图像信息提取出荔枝单果果顶处外部边缘,对边缘进行曲线拟合,求取边缘曲线的最大曲率;待所有样本均检测完成后,根据得到的横纵厚三径的相互比例、荔枝果顶处边缘曲线的最大曲率分别建立各参数和种核质量的数学关系,进而分别得到基于横纵厚三径的相互比例、荔枝果顶处边缘曲线的最大曲率与种核质量等级对照表;所述赤道面具体是指荔枝缝合线所在的平面,缝合线是指荔枝上从果蒂到果顶绕一圈的深沟。
(2)进行分级:设定分级所用的参数,即横纵厚三径的相互比例和最大曲率中的至少一个参数,将待检测的荔枝单果按照步骤(1)所述过程进行处理和计算,得到分级所用的参数,然后根据步骤(1)所得到的种核质量等级对照表对该荔枝进行分级。
具体的,所述荔枝单果的横纵厚三径的相互比例是根据图像信息获得的,具体是:在所拍摄图像中寻找荔枝区域的最小外接矩形,即可得到。例如,在平行于赤道面的图像中,分别找到荔枝区域横向和纵向上所占的像素个数,然后二者做比值,即可得到横纵比。
所述横纵厚三径的相互比例、最大曲率和种核质量之间的数学关系是基于样品数据进行插值或拟合得到。拟合或插值的公式根据大量样本数据统计得到。不同产地、不同批次的果实在相同的检测环境下公式也会有不同,相同产地、相同批次的在不同的检测环境下也会不同,因此这些参数受到产地、批次和拍摄环境的影响,需要由样品数据得到。
优选的,所述横纵厚三径的相互比例和种核质量之间的数学公式如下:
设横纵比例为V1、厚横比例为V2和厚纵比例为V3,种核质量为S,则
(1)横纵比例V1与种核质量S的数学公式为:
(2)厚横比例V2与种核质量S的数学公式为:
(3)厚纵比例V3与种核质量S的数学公式为:
其中,ki,bi,ci,Si(i=1,2,3)均为常数,根据样品数据得到。不同产地、不同批次的果实在相同的检测环境下参数会有不同,相同产地、相同批次的果实在不同的检测环境下也会不同,因此这些参数受到产地、批次和拍摄环境的影响,需要由样品数据得到。根据实验结果,横纵比小的,种核大,反之,种核小。厚横比小的,则种核小,反之,则种核大。厚纵比小的,种核小,反之,种核大。
优选的,所述边缘曲线根据是否对图像进行平滑处理分为两种,一种是不对图像进行平滑处理,直接提取的边缘,称为含裂片峰的边缘,另一种是先对图像进行平滑处理,然后提取的边缘,称为去除裂片峰的边缘,分别对这两种边缘进行曲线拟合,求取对应拟合曲线的最大曲率,然后分别得到含裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率和去除裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率。
所述对图像进行平滑处理的具体方法是采用均值滤波、数学形态学、中值滤波、低通滤波中的一种或几种。
所述对荔枝单果边缘进行检测的方法具体是Sobel、Prewitt、Roberts、Laplace、Canny算子中的一种。
所述曲线拟合的算法具体是多项式拟合、双曲线函数拟合。
所述求取拟合曲线的最大曲率采用如下方法:设拟合曲线的函数式为y=f(x),则对提取的果顶处的外部边缘采用下述公式求取曲率K,然后找到最大曲率值:
进一步的,所述最大曲率和种核质量之间的数学公式如下:
设最大曲率为H、种核质量为S,则
其中:m,n,c0,S0均为常数,根据样品数据得到。同样,不同产地、不同批次的果实在相同的检测环境下参数会有不同,相同产地、相同批次的果实在不同的检测环境下也会不同,因此这些参数受到产地、批次和拍摄环境的影响,需要根据样品来进行计算得到。根据实验结果,最大曲率大的,种核小,反之,最大曲率小的,种核大。
荔枝种核质量是人工使用质量计量仪器测量到的种核质量,种核质量、种核大小、种核重量这三种提法等价。
在农业领域中,种核质量小、种核小、小核、焦核的提法等价。种核质量大、大核、种核大的提法等价。
本发明与现有技术相比,具有如下优点和有益效果:
1、目前荔枝种核质量的无损检测和分级在国内外处于空白阶段,本发明填补了现有技术的空白。提出基于横纵厚三径的相互比例、含裂片峰的单果果顶边缘的拟合曲线的最大曲率和去除裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率这五种识别参数,在大量样本数据基础上,与荔枝种核质量进行拟合、插值运算,得到种核质量与上述几种参数的关系,进而确定分级标准。这一方法在农学、园艺学和机械工程领域具有极大的实用价值。
2、本发明是基于计算机视觉的机器分级,能减轻人工手动分级的视觉疲劳和体力疲劳,从而提高了分级的正确率和效率。
3、目前工业无损检测的方法,核磁共振则成本高且检测效率低,X射线有辐射,可见红外或近红外穿透荔枝的厚表皮需要高强度能量会破坏荔枝的品质,超声检测需要填充探头与裂片峰的空隙和果实内部各层组织的间隙,这些都给荔枝无损检测带来了困难。本发明基于计算机视觉,成本低且效率高,无X射线辐射,无高强热能破坏,无需填充果实内外组织的各种空隙,在工业分级推广的可行性更高。
附图说明
图1是本发明方法中得出种核质量等级对照表的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
如图1所示,本发明公开了一种荔枝种核质量的无损检测方法,该方法是:使用样品荔枝单果赤道面和垂直于赤道面方向的图像的横纵厚三径的相互比例描述果形,用曲线拟合果顶边缘,计算拟合曲线的最大曲率,测量种核质量,建立单果横纵厚三径的相互比例与荔枝种核质量的函数、生成横纵厚三径的相互比例和种核质量等级对照表,建立果顶最大曲率与种核质量函数、生成果顶最大曲率与种核质量等级对照表。对于待检测样本,计算单果的横纵厚三径的相互比例、用曲线拟合果顶边缘,计算曲线的最大曲率,检索横纵厚三径的相互比例与种核质量等级对照表,检索最大曲率与种核质量等级对照表,判断该单果的种核质量等级,实现了荔枝单果的无损检测和按种核质量分级。具体是:
(1)得到种核质量等级对照表:首先对一定样本数量的荔枝单果分别从平行于赤道面和垂直于赤道面方向采集图像,然后将荔枝单果去除果肉后测量得到荔枝种核质量;然后根据图像信息计算荔枝单果的横纵厚三径的相互比例,同时,根据图像信息提取出荔枝单果果顶处外部边缘,对边缘进行曲线拟合,求取边缘曲线的最大曲率;待所有样本均检测完成后,根据得到的横纵厚三径的相互比例、荔枝果顶处边缘曲线的最大曲率、种核质量,分别建立横纵厚三径的相互比例、荔枝果顶处边缘曲线的最大曲率和种核质量的数学关系,进而得到基于横纵厚三径的相互比例、荔枝果顶处边缘曲线的最大曲率与种核质量等级对照表;所述赤道面具体是指荔枝缝合线所在的平面,缝合线是指荔枝上从果蒂到果顶绕一圈的深沟;
(2)进行分级:设定分级所用的参数,即横纵厚三径的相互比例和最大曲率中的至少一个参数,将待检测的荔枝单果按照步骤(1)所述过程进行处理和计算,得到分级所用的参数,然后根据步骤(1)所得到的种核质量等级对照表对该荔枝进行分级。
本实施例中,所述荔枝单果的横纵厚三径的相互比例是根据图像信息获得的,具体是:在所拍摄图像中寻找荔枝所在区域的最小外接矩形,求得横纵厚三径的相互比例。
所述横纵厚三径的相互比例、最大曲率和种核质量之间的数学关系可以基于样品数据进行插值或拟合得到。在本实施例中,所述横纵厚三径的相互比例和种核质量之间的数学公式采用如下的计算公式:
设横纵比例为V1、厚横比例为V2和厚纵比例为V3,种核质量为S,则
(1)横纵比例V1与种核质量S的数学公式为:
(2)厚横比例V2与种核质量S的数学公式为:
(3)厚纵比例V3与种核质量S的数学公式为:
其中,ki,bi,ci,Si(i=1,2,3)均为常数,根据样品数据得到。不同产地、不同批次的果实在相同的检测环境下参数会有不同,相同产地、相同批次的果实在不同的检测环境下也会不同,因此这些参数受到产地、批次和拍摄环境的影响,需要由样品数据得到。根据实验结果,横纵比小的,种核大,反之,种核小。厚横比小的,则种核小,反之,则种核大。厚纵比小的,种核小,反之,种核大。
本实施例中,所述边缘曲线根据是否对图像进行平滑处理分为两种,一种是不对图像进行平滑处理,直接提取的边缘,称为含裂片峰的边缘,另一种是先对图像进行平滑处理,然后提取的边缘,称为去除裂片峰的边缘,分别对这两种边缘进行曲线拟合,求取对应拟合曲线的最大曲率,然后分别得到含裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率和去除裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率,最后分别建立和种核质量之间的数学关系,进而得到两种最大曲率分别对应的种核质量等级对照表。
在进行上述最大曲率的求取过程中,对图像进行平滑处理的具体方法是数学形态学,对荔枝单果边缘进行检测的方法具体是Sobel算子,所采用的拟合方法是二次多项式拟合。在实际应用中,也可采用双曲线函数中的悬链线函数拟合,同样可以达到拟合效果。所述求取拟合曲线的最大曲率采用如下方法:设拟合曲线的函数式为y=f(x),则对提取的果顶处的外部边缘采用下述公式求取曲率K,然后找到最大曲率值:
所述最大曲率和种核质量之间的数学公式如下:
设最大曲率为H、种核质量为S,则
其中:m,n,c0,S0均为常数,根据样品数据得到。根据实验结果,最大曲率大的,即果实尖的,种核小,反之,最大曲率小的,种核大。
在正式进行分级时,用户首先设定分级所用的参数,即横纵厚三径的相互比例、含裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率和去除裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率这五种识别参数中的至少一个,然后摄像头对待检测单果进行拍照,得到单果的图像信息,按照上面所述的,根据图像信息得到所选的分级所用的参数。按照对样本数据的计算过程,得到横纵厚三径的相互比例、含裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率和去除裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率,然后与步骤(1)得到的每个识别参数对应的种核质量等级对照表进行对照,判断当前检测的荔枝单果处于哪种级别。如果仅仅选择了横纵比这一识别参数,则只需要要拍摄平行于赤道面的图像即可,然后根据图像信息得到横纵比,最后根据步骤(1)得到的基于横纵比的种核质量等级对照表即可对该荔枝进行分级。选择其他参数亦然。
上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种荔枝种核质量的无损检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)得到种核质量等级对照表:首先对一定样本数量的荔枝单果分别从平行于赤道面和垂直于赤道面方向采集图像,然后将荔枝单果去除果肉后测量得到荔枝种核质量;然后根据图像信息计算荔枝单果的横纵厚三径的相互比例,同时,根据图像信息提取出荔枝单果果顶处外部边缘,对边缘进行曲线拟合,求取边缘曲线的最大曲率;待所有样本均检测完成后,根据得到的横纵厚三径的相互比例、荔枝果顶处边缘曲线的最大曲率分别建立各参数和种核质量的数学关系,进而分别得到基于横纵厚三径的相互比例、荔枝果顶处边缘曲线的最大曲率与种核质量等级对照表;所述赤道面具体是指荔枝缝合线所在的平面,缝合线是指荔枝上从果蒂到果顶绕一圈的深沟;
所述横纵厚三径的相互比例、最大曲率和种核质量之间的数学关系是基于样品数据进行插值或拟合得到;
(2)进行分级:设定分级所用的参数,即横纵厚三径的相互比例和最大曲率中的至少一个参数,将待检测的荔枝单果按照步骤(1)所述过程进行处理和计算,得到分级所用的参数,然后根据步骤(1)所得到的种核质量等级对照表对该荔枝进行分级。
2.根据权利要求1所述的荔枝种核质量的无损检测方法,其特征在于,所述荔枝单果的横纵厚三径的相互比例是根据图像信息获得的,具体是:在所拍摄图像中寻找荔枝区域的最小外接矩形,即可得到。
3.根据权利要求2所述的荔枝种核质量的无损检测方法,其特征在于,所述横纵厚三径的相互比例和种核质量之间的数学公式如下:
设横纵比例为V1、厚横比例为V2和厚纵比例为V3,种核质量为S,则
(1)横纵比例V1与种核质量S的数学公式为:
(2)厚横比例V2与种核质量S的数学公式为:
(3)厚纵比例V3与种核质量S的数学公式为:
其中,ki,bi,ci,Si(i=1,2,3)均为常数,根据样品数据得到。
4.根据权利要求1所述的荔枝种核质量的无损检测方法,其特征在于,所述边缘曲线根据是否对图像进行平滑处理分为两种,一种是不对图像进行平滑处理,直接提取的边缘,称为含裂片峰的边缘,另一种是先对图像进行平滑处理,然后提取的边缘,称为去除裂片峰的边缘,分别对这两种边缘进行曲线拟合,求取对应拟合曲线的最大曲率,然后分别得到含裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率和去除裂片峰的单果边缘的拟合曲线的最大曲率。
5.根据权利要求4所述的荔枝种核质量的无损检测方法,其特征在于,所述对图像进行平滑处理的具体方法是采用均值滤波、数学形态学、中值滤波、低通滤波中的一种或几种。
6.根据权利要求4所述的荔枝种核质量的无损检测方法,其特征在于,所述对荔枝单果边缘进行检测的方法具体是Sobel、Prewitt、Roberts、Laplace、Canny算子中的一种;
所述曲线拟合的算法具体是多项式拟合、双曲线函数拟合。
7.根据权利要求4所述的荔枝种核质量的无损检测方法,其特征在于,所述求取拟合曲线的最大曲率采用如下方法:设拟合曲线的函数式为y=f(x),则对提取的赤道面的外部边缘采用下述公式求取曲率K,然后找到最大曲率值:
8.根据权利要求1所述的荔枝种核质量的无损检测方法,其特征在于,所述最大曲率和种核质量之间的数学公式如下:
设最大曲率为H、种核质量为S,则
其中:m,n,c0,S0均为常数,根据样品数据得到。
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PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20130911 Termination date: 20151230 |
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EXPY | Termination of patent right or utility model |