CN113324578A - 鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪 - Google Patents
鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113324578A CN113324578A CN202010025458.8A CN202010025458A CN113324578A CN 113324578 A CN113324578 A CN 113324578A CN 202010025458 A CN202010025458 A CN 202010025458A CN 113324578 A CN113324578 A CN 113324578A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- apple
- camera
- digital camera
- selecting
- acquiring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 241000220225 Malus Species 0.000 claims abstract description 40
- 235000021016 apples Nutrition 0.000 claims abstract description 14
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 8
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 claims description 6
- 150000004945 aromatic hydrocarbons Chemical class 0.000 claims description 4
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 4
- 238000004040 coloring Methods 0.000 claims description 4
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 abstract 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 5
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 5
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 5
- VGGSQFUCUMXWEO-UHFFFAOYSA-N Ethene Chemical compound C=C VGGSQFUCUMXWEO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 239000005977 Ethylene Substances 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
- B07C5/04—Sorting according to size
- B07C5/10—Sorting according to size measured by light-responsive means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
- B07C5/16—Sorting according to weight
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
- B07C5/34—Sorting according to other particular properties
- B07C5/342—Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪,首先,安装2个数字摄像头,对苹果进行数据的采集。然后进行数字图像处理,获取苹果的部分外观指标;其次安装一个精密电子秤,获取苹果的重量;并安装苹果环境指标采集模块,获取苹果的环境参数;最后,把得到的数据进行数据分析,完成对苹果的数据采集与品质分级。
Description
技术领域
本发明涉及苹果品质分级及数据采集技术领域,特别涉及一种鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪。
背景技术
长期以来,由于我国苹果品质检测分级技术单一,水果的产后处理主要采用人工方式,而人工分拣存在需要劳动力大、干扰大、效率不高等因素。苹果贮藏环境指标监测方面也存在监测指标单一,监测数据存储不方便等问题。
随着计算机技术与图形图像处理技术的快速发展,机器视觉在生活中的应用越来越普遍。国外已经广泛的将机器视觉应用到生产生活中,无论在理论上还是在应用上都取得了较大的进展。国内苹果自动分级技术研究则较晚,本发面采用计算机视觉的方法对苹果数据进行采集,结合多项苹果指标,实现对苹果的自动分级过程。
随着嵌入式系统的发展,以及各种精密传感器的发展,在环境监测方面变得更加多样化,智能化,但是在实际生活应用中依然有着很大的局限性。本发明利用嵌入式技术和传感器组技术采集苹果贮藏环境指标,实现对苹果环境的实时监测。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪的设备,利用计算机视觉,嵌入式系统,总线技术,获取苹果的果径、果形指数、着色面积,重量,以及环境中的温湿度,氧气浓度,二氧化碳浓度,芳香烃化合物,空气质量,乙烯浓度,实现对苹果的数据采集与分级。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
step1、安装数字摄像头,将一个数字摄像头安装在测量仪的正上方,调整数字摄像头的焦距使摄像头可以采集到清晰的图像,并传递给计算机;
step2、在屏蔽箱一侧也安装一个数字摄像头;调整数字摄像头的焦距使摄像头可以采集到清晰的图像,并传递给计算机;
step3、进行相机标定,主要通过使用标定算子完成标定,得到摄像机的参数,及图像坐标上每个像素在世界坐标系下对应的实际距离;
step4、将一侧数字摄像头采集到的图像转化为灰度图像;
step5、将灰度图像进行平滑(模糊)处理
step6、使用HoughCircles函数模块获取苹果最大外接圆,并得到外接圆直径;
step7、将图片转化到HSV色度空间下,对每个像素点进行检索,得到苹果着色面积;
step8、对一侧数字摄像头采集的图像以(3*3)进行高斯模糊;
step9、二值化图像;
step10、获取边缘轮廓;
step11、根据轮廓获取外接矩阵,得到苹果的宽与高,及获取苹果的果形指数;
step12、所述嵌入式系统选用的STM32F103C8T6是一款基于ARMCortex-M3内核的32位微处理器;
step13、选用重量传感器N430和A/D转换器HX711实现重量采集;
step14、块选用DHT11数字温湿度传感器,与微处理器通过单总线访问;采集温湿度;
step15、选用SGP30传感器,与微处理器通过IIC总线相连,监测二氧化碳浓度芳香烃化合物;
step16、选用SDS011传感器,与微处理器通过USART总线相连,可同时采集PM2.5和PM10的浓度数值;
step17、选用7X-C2H4-100物联型传感器与微处理器的USART总线通过RS485转USART芯片相连采集乙烯浓度;
step18、选用4OXV AAY80-390氧气传感模组,与微处理器的ADC模数转换通道连接采集氧气。
本发明专利涉及一种鲜食苹果外观品质及贮藏环境指标的测量仪,可以检测苹果的外观品质参数及贮藏环境指标;并实现苹果的数据格式化存储,完成苹果的自动化品质分级,本发明可用于苹果数据采集,也可以应用于水果自动分级系统。大大提高水果数据采集的效率。
附图说明:
图1为本发明鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪的流程图。
具体实施方法:
下面结合附图对本发明鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪进一步详细说明。
如图1所示:一种鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪,数据采集包括以下步骤:
step1、安装数字摄像头,将一个数字摄像头安装在测量仪的正上方,调整数字摄像头的焦距使摄像头可以采集到清晰的图像,并传递给计算机;
step2、在屏蔽箱一侧也安装一个数字摄像头;调整数字摄像头的焦距使摄像头可以采集到清晰的图像,并传递给计算机;
step3、进行相机标定,主要通过使用标定算子完成标定,得到摄像机的参数,及图像坐标上每个像素在世界坐标系下对应的实际距离;
step4、将一侧数字摄像头采集到的图像转化为灰度图像;
step5、将灰度图像进行平滑(模糊)处理
step6、使用HoughCircles函数模块获取苹果最大外接圆,并得到外接圆直径;
step7、将图片转化到HSV色度空间下,对每个像素点进行检索,得到苹果着色面积;
step8、对一侧数字摄像头采集的图像以(3*3)进行高斯模糊;
step9、二值化图像;
step10、获取边缘轮廓;
step11、根据轮廓获取外接矩阵,得到苹果的宽与高,及获取苹果的果形指数;
step12、所述嵌入式系统选用的STM32F103C8T6是一款基于ARMCortex-M3内核的32位微处理器;
step13、选用重量传感器N430和A/D转换器HX711实现重量采集;
step14、块选用DHT11数字温湿度传感器,与微处理器通过单总线访问;采集温湿度;
step15、选用SGP30传感器,与微处理器通过IIC总线相连,监测二氧化碳浓度芳香烃化合物;
step16、选用SDS011传感器,与微处理器通过USART总线相连,可同时采集PM2.5和PM10的浓度数值;
step17、选用7X-C2H4-100物联型传感器与微处理器的USART总线通过RS485转USART芯片相连采集乙烯浓度;
step18、选用4OXV AAY80-390氧气传感模组,与微处理器的ADC模数转换通道连接,采集氧气浓度。
Claims (1)
1.一种鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪,其数据采集包括以下步骤:
step1、安装数字摄像头,将一个数字摄像头安装在测量仪的正上方,调整数字摄像头的焦距使摄像头可以采集到清晰的图像,并传递给计算机;
step2、在屏蔽箱一侧也安装一个数字摄像头;调整数字摄像头的焦距使摄像头可以采集到清晰的图像,并传递给计算机;
step3、进行相机标定,主要通过使用标定算子完成标定,得到摄像机的参数,及图像坐标上每个像素在世界坐标系下对应的实际距离;
step4、将一侧数字摄像头采集到的图像转化为灰度图像;
step5、将灰度图像进行平滑(模糊)处理;
step6、使用HoughCircles函数模块获取苹果最大外接圆,并得到外接圆直径;
step7、将图片转化到HSV色度空间下,对每个像素点进行检索,得到苹果着色面积;
step8、对一侧数字摄像头采集的图像以(3*3)进行高斯模糊;
step9、图像二值化;
step10、获取边缘轮廓;
step11、根据轮廓获取外接矩阵,得到苹果的宽与高,及获取苹果的果形指数;
step12、所述嵌入式系统选用的STM32F103C8T6是一款基于ARMCortex-M3内核的32位微处理器;step13、选用重量传感器N430和A/D转换器HX711实现重量采集;
step14、块选用DHT11数字温湿度传感器,与微处理器通过单总线访问;采集温湿度;
step15、选用SGP30传感器,与微处理器通过IIC总线相连,监测二氧化碳浓度芳香烃化合物;
step16、选用SDS011传感器,与微处理器通过USART总线相连,可同时采集PM2.5和PM10的浓度数值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010025458.8A CN113324578A (zh) | 2020-01-09 | 2020-01-09 | 鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010025458.8A CN113324578A (zh) | 2020-01-09 | 2020-01-09 | 鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113324578A true CN113324578A (zh) | 2021-08-31 |
Family
ID=77412475
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010025458.8A Pending CN113324578A (zh) | 2020-01-09 | 2020-01-09 | 鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113324578A (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101158651A (zh) * | 2007-11-16 | 2008-04-09 | 南京农业大学 | 一种基于激光图像分析检测苹果内外品质的装置及方法 |
CN105606610A (zh) * | 2015-09-09 | 2016-05-25 | 南京农业大学 | 一种基于生物散斑技术无损检测苹果内部品质的方法 |
CN105806743A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-07-27 | 西北农林科技大学 | 一种多目苹果霉心病检测装置及方法 |
WO2019105044A1 (zh) * | 2017-11-28 | 2019-06-06 | 东莞市普灵思智能电子有限公司 | 一种镜头畸变矫正和特征提取的方法及系统 |
-
2020
- 2020-01-09 CN CN202010025458.8A patent/CN113324578A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101158651A (zh) * | 2007-11-16 | 2008-04-09 | 南京农业大学 | 一种基于激光图像分析检测苹果内外品质的装置及方法 |
CN105606610A (zh) * | 2015-09-09 | 2016-05-25 | 南京农业大学 | 一种基于生物散斑技术无损检测苹果内部品质的方法 |
CN105806743A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-07-27 | 西北农林科技大学 | 一种多目苹果霉心病检测装置及方法 |
WO2019105044A1 (zh) * | 2017-11-28 | 2019-06-06 | 东莞市普灵思智能电子有限公司 | 一种镜头畸变矫正和特征提取的方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张峰;张晓东;赵冬玲;严泰来;: "利用图像处理技术进行苹果外观质量检测", 中国农业大学学报, no. 06, 30 December 2006 (2006-12-30) * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109969736B (zh) | 一种大型运载皮带跑偏故障智能检测方法 | |
CN101936882B (zh) | 一种作物氮素和水分无损检测方法及装置 | |
CN107804514B (zh) | 一种基于图像识别的牙刷分拣方法 | |
CN102081039A (zh) | 一种环境可控的作物营养水分高光谱图像检测装置 | |
CN103454285A (zh) | 基于机器视觉的传动链条质量检测系统 | |
CN107764976B (zh) | 土壤氮素快速诊断方法及在线监测系统 | |
CN202916213U (zh) | 一种基于计算机视觉的齿轮缺陷检测系统 | |
CN111266315A (zh) | 基于视觉分析的矿石物料在线分拣系统及其方法 | |
CN102680481B (zh) | 棉纤维杂质的检测方法 | |
CN103278503B (zh) | 一种基于多传感器技术的葡萄水分胁迫诊断方法及系统 | |
CN104952754B (zh) | 基于机器视觉的镀膜后硅片分选方法 | |
CN107065871A (zh) | 一种基于机器视觉的自走餐车识别定位系统及方法 | |
CN104198324A (zh) | 基于计算机视觉的烟丝中叶丝比例测定方法 | |
CN210071686U (zh) | 基于正交双目机器视觉的水果分级装置 | |
CN103308524A (zh) | Pcb自动光学检测系统 | |
CN106791634A (zh) | 一种基于光机电一体化的无人机拍摄全景图的方法及装置 | |
CN115375636A (zh) | 一种动力电池模组全尺寸检测方法及设备 | |
CN114170598A (zh) | 菌落高度扫描成像装置、可辨别非典型菌落的菌落自动计数设备及方法 | |
CN105844264B (zh) | 一种基于受力的油用牡丹果实图像的识别方法 | |
CN208819078U (zh) | 一种电力巡检机器人 | |
CN113324578A (zh) | 鲜食苹果外观品质及贮藏指标测量仪 | |
CN113870179A (zh) | 一种基于多视角轮廓图重建的蜜柚纵横径测量方法 | |
CN108303427B (zh) | 基于图像处理的家居破损程度检测系统 | |
CN105738376B (zh) | 一种采用接触式图像传感器的自动验布机 | |
CN103179332A (zh) | 一种基于fpga技术的视觉目标自适应检测控制器 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |