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基于机器视觉技术的杏干无损检测
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时间:2016-05-20 14:23:15

        杏干富含碳水化合物、蛋白质、钙、磷、铁等多种营养成分,其中的钾元素可有效调节人体血压,纤维素对改善肠部运动缓慢十分有效。随着杏干产业的高速发展,杏干品质能否满足国内外市场要求已成为目前急需要解决的问题。目前,国内对杏干品质的检测主要依靠人工进行,用肉眼判别,结果受经验、习惯、偏好等个人主观因素的影响很大,且存在精度低、视觉易疲劳、检测速度慢等问题。因此,需要开发一种快速、无损、精确检测杏干品质的方法。

        机器视觉技术可模拟人眼快速无损检测农产品和食品大小、形状、颜色、表面缺陷等品质特征,其优点是速度快、信息量大、可一次完成多个品质指标的检测,在农产(食)品品质检测中得到了广泛应用。机器视觉技术具有快速、高效以及对样品非破坏性和多组成分同时测定等特点,在水果内部品质检测(如糖度、酸度、坚实度等)中得到了应用。

        本研究尝试利用机器视觉技术快速无损地检测杏干品质。由美国杏干分级标准可知,质量和缺陷是杏干分级的2 个重要指标。然而质量是力学参数,果面缺陷是几何参数,要对此两者检测,按照传统的方法,就需要采用力学和几何2 种测量系统,这势必使测量装置和方法变得较复杂,而且耗时费力,降低工作效率。本研究运用机器视觉技术同时对杏干质量和缺陷进行检测,能有效地提高检测的速度和精度,实现杏干快速准确地分级。

        自行搭建的图像采集系统,由意大利Tattile彩色工业相机美国EPIX 图像采集卡、一个载物台和4 个日光灯组成。照明室采用4个30 W 日光灯呈正方形排列,摄像头距离研究对象32 cm。

        拍摄杏干4 个不同位置的彩色图像,用基于区域骨架化的填充法分割杏干,提取每种角度下的面积。从100个正常杏干样本中随机挑选75 个为校正集,25 个为预测集,用多元线性回归对杏干的实际质量和4 个面的面积建模,得到校正集和预测集相关系数分别为0.9374 和0.9307,杏干质量分级的准确率为90%。

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