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談果實(shí)表面顏色計(jì)算機(jī)視覺分級技術(shù)

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談果實(shí)表面顏色計(jì)算機(jī)視覺分級技術(shù)

摘要:本文借助計(jì)算機(jī)中的視覺自動檢測技術(shù)來測量在果實(shí)表面的著色度,并對該顏色進(jìn)行了分級,進(jìn)一步的對顏色進(jìn)行分析與研究,進(jìn)而來獲得出最終的水果果實(shí)的彩色圖像,進(jìn)一步的分析出對應(yīng)的結(jié)果。因此,在本文中,對果實(shí)表面顏色進(jìn)行了全面綜合的分析與研究,進(jìn)而來得出對應(yīng)的果實(shí)顏色分級標(biāo)準(zhǔn)和原則。

關(guān)鍵詞:果實(shí)表面顏色;計(jì)算機(jī);視覺分級技術(shù);研究

1對計(jì)算機(jī)視覺分級技術(shù)研究中材料的選取及檢測系統(tǒng)的驗(yàn)證

1.1試驗(yàn)選取的材料

為了進(jìn)一步的對保證在對計(jì)算機(jī)視覺分級技術(shù)進(jìn)行分析和驗(yàn)證,本文所選取的實(shí)驗(yàn)材料是某一地區(qū)所生產(chǎn)出的紅星蘋果,而且在選擇中蘋果的果徑限制在50mm到80mm左右。其中,還要將一些存在瑕疵和畸形的蘋果進(jìn)行去除,保證在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的過程中,不會因?yàn)樘O果自身的原因而造成對是實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。其中,在檢測中,是注重對紅星蘋果顏色的研究,借助計(jì)算機(jī)視覺檢測系統(tǒng)來對一批紅星蘋果的顏色進(jìn)行分級挑選。

1.2檢測系統(tǒng)

在計(jì)算機(jī)視覺分級技術(shù)中,主要的檢測系統(tǒng)包括了計(jì)算機(jī)、CCD攝像機(jī)、圖像采集卡和照明室等。在檢測系統(tǒng)中,主要的系統(tǒng)是IBM兼容機(jī),其中在該主機(jī)中包含了一些內(nèi)插的大恒圖像公司VIDEO2PCI2C真彩色圖像采集卡,也就是指可以通過對圖片中對比來進(jìn)行收集圖片。在收集圖片之后,借助松下CP410彩色CCD攝像機(jī)搭配DH1212型C式安裝鏡頭來進(jìn)一步的獲取研究對象自身表面的圖像。在檢測的過程中,為了保證檢測對表面光照度的統(tǒng)一性和標(biāo)準(zhǔn),并且不會產(chǎn)生一些鏡面的反射,本文選擇了圓筒形照明室來進(jìn)行照明,其中圓筒形照明室的直徑尺寸是580mm。并且為了減少周邊環(huán)境的影響,將照明室的內(nèi)部壁涂成白色,放置6個(gè)60W的燈泡并且分兩排對稱的安裝在照明室的底部區(qū)域中,而在照明室內(nèi)部的載樣臺面上,是用細(xì)砂布打磨過的黑色橡膠板之后將選擇的樣品放置于橡膠板上進(jìn)行對應(yīng)的觀察與分析,重點(diǎn)是要考察樣品的顏色度。

2對樣品果實(shí)顏色特性的分析以及具體顏色的分級方法介紹

2.1樣品顏色模型的選擇

為了確保研究方法的科學(xué)性,和對樣品顏色研究的合理性,對相應(yīng)蘋果顏色已經(jīng)建立起多種顏色的具體模型,其中在對樣品顏色圖像的處理過程中,一般經(jīng)常會應(yīng)用到的模型是RGB、HLS和YIQ的顏色模型。其中,對于RGB顏色模型來說,該種顏色模型是應(yīng)用于一些硬件設(shè)備的,也就是需要由一些攝像機(jī)來獲得對應(yīng)樣品的彩色圖像并表示為對應(yīng)的R、G、B成份。然而,R、G、B成份與人肉眼對水果顏色的觀察是不存在直接的關(guān)聯(lián)性的。因此,該種顏色的模型是與肉眼觀察并無直接的關(guān)系。但是從肉眼的觀察來說,果實(shí)樣品的HLS顏色主要可以分為三個(gè)要素,色相、飽和度以及亮度,其中色相是水果中某一種顏色與另一種顏色的之間差別的一種要素,在現(xiàn)實(shí)生活中就例如紅、綠、藍(lán)、黃以及紫等其他的顏色。而飽和度指的是顏色自身的純度,亮度也就是光自身的強(qiáng)度。簡單來說,HLS的顏色模型的定義是指,在某一個(gè)圓柱形的坐標(biāo)系中雙圓錐子集上作模型,其中色相H是指繞圓錐中心軸的角度,而飽和度S具體是指顏色點(diǎn)與中心軸之間的距離,而在軸上各點(diǎn),自身的飽和度數(shù)值為0。但是在錐面上各點(diǎn)的飽和度的數(shù)值是1。在該圓錐坐標(biāo)系中,亮度L是隨著下錐頂點(diǎn)的0,逐步的變到上錐頂點(diǎn)的1??傊?,在HLS的顏色模型中,亮度L是不會受其它顏色信息的影響而發(fā)生對應(yīng)的改變,而是可以通過減小照度變化來造成對應(yīng)的影響。因此,如果在對水果顏色進(jìn)行分級的過程中選擇HLS的顏色模型,可以實(shí)現(xiàn)對果實(shí)顏色進(jìn)行科學(xué)合理的檢測并根據(jù)果實(shí)顏色的色度來進(jìn)行分級。然而在具體實(shí)際中使用HLS的顏色模型來檢測并分級果實(shí)顏色時(shí),需要將攝像機(jī)中獲取果實(shí)的圖像中的R、G、B成份轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的HLS值。而對應(yīng)的光度、飽和度以及色相是需要進(jìn)行一定的轉(zhuǎn)換,其中亮度的轉(zhuǎn)換公式是L=(R+G+B)/3,而飽和度的轉(zhuǎn)換公式是S=1-{max[R,G,B]}/L。但是色相的轉(zhuǎn)換公式較為復(fù)雜進(jìn)而通過轉(zhuǎn)換后的色相、飽和度以及光度來進(jìn)行對應(yīng)的顏色分級。

2.2果實(shí)的顏色特性

在對果實(shí)表面顏色進(jìn)行檢測與分級的過程中,最主要的就是要找出果實(shí)的邊界值。而在獲得果實(shí)的邊界值時(shí),圖像的背景顏色是黑色,因而可以直接用R分量圖像來進(jìn)行求解具體的求值過程如下,首先將RGB值轉(zhuǎn)換成HLS值,再者將分量圖像中值濾波,第三步是Otsu’s算法來尋找出最優(yōu)的閾值數(shù)。第四步是通過尋找出的閾值數(shù)值來畫出對應(yīng)的二值化圖像。第五部是跟蹤并找出果實(shí)的最大邊界值。之后就是根據(jù)光度、色相以及飽和度等的轉(zhuǎn)換公式來求出在果實(shí)邊界中對應(yīng)的色相、飽和度和亮度值。但是如果是將平均色相分布直方圖進(jìn)行累計(jì)分析,就可以得到對應(yīng)平均累計(jì)相對頻度分布圖。而且在該累計(jì)色相直方圖中,4個(gè)等級的著色度可以實(shí)現(xiàn)清晰的分離,并且可以選擇出合適的色相閾值,進(jìn)一步的對果實(shí)的著色度進(jìn)行分級。準(zhǔn)確的來說,如果僅僅用單一個(gè)色相閾值來間劃分四個(gè)著色度等級,將會存在一定程度的誤差,進(jìn)而引入差值??傊?,在分級的過程中,需要選取多個(gè)色相閾值來劃分,進(jìn)而來減少分級的誤差。

2.3具體果實(shí)顏色的分級準(zhǔn)則以及方法

在國家制定的GB10651289(鮮蘋果)的規(guī)定中,對于紅星蘋果優(yōu)等品、一等品和二等品的表面顏色必須是為鮮紅或著是濃紅的顏色,而且各個(gè)等級中對應(yīng)的著色面積分別是>70%,>50%,>25%,同時(shí)對于等外品著色度的范圍是<25%。在之前選擇出的色相閾值,首先是要使得在該色相閾值下的果實(shí)表面的累計(jì)著色面積的范圍是在≥70%、≥50%、≥25%的果實(shí),進(jìn)而根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)來劃分紅星蘋果中的優(yōu)等品、一等品、二等品,而對于累計(jì)著色面積是在25%以外的紅星蘋果是屬于等外的品種。根據(jù)質(zhì)檢四個(gè)等級的色相分布圖來選擇出兩個(gè)色相閾值分別是30、40,因而將等外品和二等品用色相閾值40來進(jìn)行劃分,其他的各級用色相閾值30來進(jìn)行劃分。而通過計(jì)算機(jī)視覺分級技術(shù)中,選用P(h)來表示果實(shí)的色相h程度下果實(shí)中的累計(jì)頻度,其中具體的分級準(zhǔn)則及分級算法如下所示,

3對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析與研究

在本文進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)過程中,是選用了一批大約125個(gè)紅星蘋果作為實(shí)驗(yàn)的研究對象來進(jìn)行分級的檢驗(yàn),其中,首先是將蘋果果實(shí)經(jīng)人工劃分為4個(gè)等級,之后根據(jù)對每一個(gè)果實(shí)中兩幅側(cè)面圖像的科學(xué)合理化的分析與處理,進(jìn)而來計(jì)算出對應(yīng)的累計(jì)頻度分布值,并對計(jì)算出的分布值進(jìn)行分級。在對分析結(jié)果的研究中,除了一等品外,各個(gè)等級的水果果實(shí)在借助計(jì)算機(jī)機(jī)器進(jìn)行分級的過程中與人工進(jìn)行自主分級的結(jié)果中,顯示大約有86%左右的相同性。在具體的實(shí)驗(yàn)水果分級的過程,一等品果實(shí)在經(jīng)過計(jì)算機(jī)視覺顏色分級的結(jié)果與人工進(jìn)行分級的過程中,大約有4個(gè)左右的紅星蘋果被錯誤的分級。而出現(xiàn)這種情況的原因是一等品的紅星蘋果的著色度范圍較小,用肉眼無法準(zhǔn)確的進(jìn)行劃分。從總體的結(jié)果來分析,用計(jì)算機(jī)視覺分級技術(shù)來進(jìn)行對紅星蘋果的劃分,二者大致有88.1%的相同性。

4結(jié)論

在對紅星蘋果著色度進(jìn)行劃分的過程中,借助計(jì)算機(jī)視覺分級技術(shù)來劃分的過程中,基本上劃分出的蘋果著色度與實(shí)際劃分的差距較小, 紅星蘋果著色度計(jì)算機(jī)視覺分級結(jié)果比起人工分級的準(zhǔn)確度較高。而且隨果實(shí)自身著色度的不斷減小,對應(yīng)的色相分布曲線向色相值會出現(xiàn)逐步的增大方向移動,最關(guān)鍵的是果實(shí)的各個(gè)著色度等級色相分布范圍較寬,分布曲線相互重疊。第二點(diǎn)是一般果實(shí)的著色度是在0~80°的范圍內(nèi)可以快速準(zhǔn)確的區(qū)分開,也就是指可以通過選定合適的色相閾值,用該色相閾值下的累計(jì)頻度值進(jìn)行對果實(shí)的顏色的分級。

參考文獻(xiàn)

[1]李思廣.基于機(jī)算機(jī)視覺的楊梅自動檢測分級[J].農(nóng)機(jī)化研究,2018,040(009):204-207.

作者:馬占杰 單位:天津電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院