主管单位:吉林省科技厅
主办单位:吉林省科学技术信息研究所
合作单位:吉林省科学技术情报学会

农业与技术 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (17): 41-44.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20230915011

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基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选研究

邹伟   

  1. 湖南财经工业职业技术学院,湖南衡阳421002
  • 出版日期:2023-09-15 发布日期:2023-09-15
  • 作者简介:邹伟(1991-),男,硕士,讲师。研究方向:图像处理、检测技术及自动化装置等。
  • 基金资助:
    湖南省教育厅科学研究项目“基于深度学习的机器视觉柑橘无损检测分级技术研究”(项目编号:210987)
  • Online:2023-09-15 Published:2023-09-15

摘要: 柑橘品质区分的重要指标之一就是柑橘果实的成熟度,本文对柑橘的成熟度分选技术进行了研究。与柑 橘成熟度相关的重要指标则是柑橘表面颜色,本项目利用机器视觉技术,研究了机器视觉技术对柑橘表皮颜色的识别研究。通过相机采集柑橘的RGB图像,对柑橘图像的RGB颜色空间模型转换为HSV颜色空间模型,分别获取HSV3个通道的ndarray数据,按H(色调)、S(饱和度)、V(亮度)3个通道分别计算颜色直方图,发现H通道能很好地反映柑橘的成熟度,通过判断H通道颜色直方图最高峰值(像素数目最多)对应的bis色调值所处的区间来判断柑橘成熟度的等级,一等柑橘色度峰值对应的bis色调值区间为10°~25°,二等柑橘色度峰值应的bis色调值区间为25°~40°,三等柑橘色度峰值对应的bis色调值区间为40°~55°,四等柑橘色度峰值对应 的bs色调值为大于55°。根据被检测柑橘的峰值对应的色调值区间进行条件判断,输出柑橘颜色的等级,以此 来判断柑橘的成熟度。研究结果表明,基于机器视觉技术的检测手段对柑橘成熟度的检测准确度达到90%以上,能很好地对柑橘品质进行区分。该研究成果可为水果品质自动化分级技术提供技术支撑。

关键词: 机器视觉;柑橘:颜色检测;成熟度分级

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