CN113824875A - 一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，具体包括如下步骤：步骤1：建立拍摄的时间间隔与光源亮度变化的时间间隔之间的关系式，保证在每一个光源亮度变化的时间间隔内最多只有一次拍摄；步骤2：选取拍摄次数N与拍摄的时间间隔δ，根据步骤1得到光源亮度变化的时间间隔；步骤3：对照明系统和拍照系统进行设置；步骤4：对果蔬进行拍摄，得到在不同拍照亮度下的果蔬照片；步骤5：选取成像最优的果蔬照片。根据本申请提供的方式设置时间间隔，照明亮度调节与拍摄按照各自的频率进行操作，不需要对光源模块和拍摄模块进行联动，就能够自动获取不同照明亮度下的果蔬图片，大幅降低了系统的复杂度。

Description

一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法

技术领域

本发明涉及摄像技术领域，具体说是一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法。

背景技术

随着智慧农业时代的来临，以深度学习为代表的新技术将得到越来越多的应用。这些新技术往往需要大量的计算机视觉信息，例如对于果蔬缺陷无损检测场景，获取高质量的图像是必备条件。由于果蔬的形状、色泽、拍摄位置等状态信息各异，导致很难对所有的果蔬都获取到高质量的成像图片。在现阶段，最简单的果蔬照明系统是在封闭腔体内以固定亮度光源进行照明，这种方式需要预先设置光源的亮度，以使得多数的果蔬得到有效照明，但对于表皮过亮和过暗的果蔬，将导致较差的照明效果。

为解决单一光源的弊端，有一种方法是引入环境亮度监测模块和光源亮度调节模块，当环境亮度发生改变时，环境亮度监测模块将联合光源亮度调节模块，快速调节光源亮度，补偿环境光的变化，使得果蔬的光照条件保持一致。这种方法在实际应用时并不可行，因为果蔬检测一般都是在半封闭的腔体内进行，环境光的亮度近似保持稳定，不需要光源对环境光进行补偿。

进一步地，有人提出了一种新方法，按照果蔬当前的成像效果，反馈调节光源亮度，这种方法能够很好地满足果蔬的拍摄要求，但美中不足地是该方法实现的复杂度较高，需要拍摄模块和光源模块的精密联动控制。

由上可知，对于果蔬拍摄这一特定场景，现有的技术并不能完美解决所有功能需求，需要新技术的引入。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，通过计算光源亮度间隔与拍摄间隔的理论关系，自动化实现对单一果蔬的多亮度拍摄效果。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，具体包括如下步骤：

步骤1：建立拍摄的时间间隔δ与光源亮度变化的时间间隔Δ之间的关系式，保证在光源亮度变化的时间间隔Δ内只有一次拍摄，所述关系式如下所示：

其中，Δ为光源亮度变化的时间间隔，δ为拍摄的时间间隔，N为拍摄次数，N≥2；

步骤2：确定拍摄次数N，并选取每一次拍摄对应的光源亮度值，设置拍摄的时间间隔δ，根据公式(1)设置光源亮度变化的时间间隔Δ；

步骤3：根据步骤2的结果，对照明系统和拍照系统进行设置；

步骤4：使用步骤3设置好的照明系统和拍摄系统对果蔬进行拍摄，得到在不同光源亮度下的果蔬照片；

步骤5：对步骤4得到的果蔬照片进行选择，选取成像最优的果蔬照片。

在上述方案的基础上，作为一种拍摄参数设置的优选方案，将步骤1所述拍摄的时间间隔δ与光源亮度变化的时间间隔Δ之间的关系式设置为：

在上述方案的基础上，步骤2所述的每一次拍摄对应的光源亮度值不同。

在上述方案的基础上，所述拍摄次数N根据具体场景进行选择。

在上述方案的基础上，所述光源亮度值能够随机指定，也能够对实际的拍摄场景进行预先拍摄分析后确定。

在上述方案的基础上，所述拍摄的时间间隔δ根据拍摄目标运动速度、拍摄系统快门参数等实际条件设置进行选择。

在上述方案的基础上，步骤5具体包括：根据步骤4得到的果蔬照片，采用计算图片的平均亮度、直方图分布等计算机视觉方法，选取成像最优的果蔬照片。

本发明的原理：

将照明系统按照固定频率切换不同的光源亮度值，同时将拍摄系统在另外的固定频率下进行图像采集，只要两种频率之间满足特定的理论关系，就能够实现在每一个亮度的照明时间段内对同一果蔬有且只有一次拍摄，得到与每一光源亮度值对应的成像图片，最后对图片进行成像质量分析，挑选最优图片。

本发明的有益效果：

1，能适配不同表皮色泽的果蔬，获得较优的成像质量。

2，按照理论优化的方式设置时间间隔，光源亮度调节与拍摄按照各自的频率进行操作，不需要对光源模块和拍摄模块进行联动，就能够自动获取不同光源亮度值下的果蔬图片，大幅降低了系统的复杂度。

3，理论上通过设置足够多的亮度等级，可以实现任意的图片成像亮度效果。

附图说明

本发明有如下附图：

图1为较暗光照下的苹果图片。

图2为较亮光照下的苹果图片。

具体实施方式

以下结合附图1～2对本发明作进一步详细说明。

以苹果缺陷检测中的图像采集为例，说明本发明的主要技术过程。

在苹果缺陷检测场景下，需要对苹果进行高质量成像，以利于后续的苹果表皮特征识别。在自然光照条件下，苹果表皮呈现出各种明暗色泽分布，如果在缺陷检测的拍摄系统中采用单一光源进行照明，将难以对所有的苹果都实现较优的成像效果。

为保证在同一光源亮度时间段内最多只有一次拍摄，即保证在在光源亮度变化的时间间隔Δ内只有一次拍摄，拍摄的时间间隔δ与光源亮度变化的时间间隔Δ之间需要满足如下关系：

其中，Δ为光源亮度变化的时间间隔，δ为拍摄的时间间隔，N为拍摄次数，N≥2。

为优化拍摄质量，默认按照式(2)对照明系统和拍摄系统进行设置：

根据实际的苹果预拍摄效果，选择合适的明-暗两种照明亮度，以使得对于多数苹果样本，至少有一种照明亮度可以使其拍摄效果较优，明-暗两种照明亮度对应的拍摄次数为2，则有

N＝2

考虑到在拍摄时苹果可能处于运动状态，为使图片不出现运动模糊，拍摄设备的快门或拍摄的时间间隔应不大于一个时间阈值S，例如按照实际场景确定的S＝35ms，则拍摄的时间间隔应小于此值，例如可以设置δ＝30ms。

此时，式(2)可以转换为式(3)，

按照式(3)，计算出光源亮度变化的时间间隔为：Δ＝20ms。

根据上文中得到的：拍摄的时间间隔与光源亮度变化的时间间隔，对照明系统和拍照系统进行设置；

当苹果被传送至摄像区域，使用设置好的照明系统和拍摄系统对果蔬进行拍摄，将拍摄得到明暗不同的两幅图片，如图1和图2所示，

在获得不同亮度的两幅苹果图片之后，可以采用计算图片的平均亮度、直方图分布等计算机视觉方法，选择成像较优的图片，例如图2，供后续的苹果缺陷检测算法使用。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (8)

1.一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1：建立拍摄的时间间隔δ与光源亮度变化的时间间隔Δ之间的关系式，保证在光源亮度变化的时间间隔Δ内只有一次拍摄，所述关系式如下所示：

其中，Δ为光源亮度变化的时间间隔，δ为拍摄的时间间隔，N为拍摄次数，N≥2；

步骤2：确定拍摄次数N，并选取每一次拍摄对应的光源亮度值，设置拍摄的时间间隔δ，根据公式(1)设置光源亮度变化的时间间隔Δ；

步骤3：根据步骤2的结果，对照明系统和拍照系统进行设置；

步骤4：使用步骤3设置好的照明系统和拍摄系统对果蔬进行拍摄，得到在不同照明亮度下的果蔬照片；

步骤5：对步骤4得到的果蔬照片进行选择，选取成像最优的果蔬照片。

2.如权利要求1所述的基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，其特征在于，将步骤1所述拍摄的时间间隔δ与光源亮度变化的时间间隔Δ之间的关系式设置为：

3.如权利要求1所述的基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，其特征在于，步骤2所述的每一次拍摄对应的光源亮度值不同。

4.如权利要求3所述的基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，其特征在于，所述光源亮度值能够随机指定，也能够对实际的拍摄场景进行预先拍摄分析后确定。

5.如权利要求1所述的基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，其特征在于，所述拍摄次数N根据具体场景进行选择。

6.如权利要求1所述的基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，其特征在于，所述拍摄的时间间隔δ根据拍摄目标运动速度、拍摄系统快门参数设置进行选择。

7.如权利要求1所述的基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，其特征在于，步骤5具体包括：根据步骤4得到的果蔬照片，采用计算机视觉方法，选取成像最优的果蔬照片。

8.如权利要求7所述的基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，其特征在于，所述计算机视觉方法包括：计算图片的平均亮度和直方图分布。

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