针对现有水果识别方法需大量水果样本学习或仅对单一特征进行识别而导致的识别率较低的问题,提出一种基于水果图像处理的水果颜色和形状特征参数的提取方法、基于灰色关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法。该方法通过提取...针对现有水果识别方法需大量水果样本学习或仅对单一特征进行识别而导致的识别率较低的问题,提出一种基于水果图像处理的水果颜色和形状特征参数的提取方法、基于灰色关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法。该方法通过提取水果图像关注区域(region of interest,ROI)的颜色和形状特征,建立参比水果的颜色特征参比数据库和形状特征隶属度函数,计算待识别水果与参比水果颜色特征的灰色加权关联度,求取待识别水果对于参比水果形状特征参数的模糊隶属度,按各特征量等权的原则合成待识别水果对参比水果的总匹配度,并根据总匹配度的大小实现待识别水果种类的判别。大量实验结果表明:该方法简单、有效,不需要大样本量水果的学习和训练,平均识别正确率达到99%以上。展开更多
针对机器视觉在线分选时球形水果表面缺陷斑块在图像中形状、尺寸失真的问题,依据射影几何原理和通用成像配置,建立了斑块的成像普遍方程及斑块成像面积的通用算法,分析了斑块图像的面积失真规律;利用Matlab建立了满足特定分选准确度要...针对机器视觉在线分选时球形水果表面缺陷斑块在图像中形状、尺寸失真的问题,依据射影几何原理和通用成像配置,建立了斑块的成像普遍方程及斑块成像面积的通用算法,分析了斑块图像的面积失真规律;利用Matlab建立了满足特定分选准确度要求下有效采像区域与成像系统参数的配置关系,提出了一种有效采像区域的简化划定方法;分别以半球块和埃及甜橙为实验对象,利用NI Vision Assistant对工业相机采集到的、位于划定区域内的缺陷斑块进行了面积失真度校验。实验结果表明,特定采像条件下,当失真度阈值 A 为20%时,求得最小球心角λ 0 min 为79.32°来划定有效采像区域,采集到的5个半球块位于不同采像工位及其对应的采像姿态下的图像,有效采像区域内各缺陷斑块面积失真度均小于20%,满足失真度控制要求;同样地,5个埃及甜橙样本中,满足失真度要求的缺陷斑块比例分别达:97.38%、97.33%、94.22%、96.44%、97.78%。可见,利用球形水果表面缺陷斑块成像普遍方程预测结果进行图像的有效采像区域分割,即可实现对分选准确率的有效控制;通过测定有效采像区域中缺陷斑块面积进行分选阈值判断,有利于简化图像处理计算,为球形水果成像系统成像参数配置提供理论指导.展开更多
文摘针对现有水果识别方法需大量水果样本学习或仅对单一特征进行识别而导致的识别率较低的问题,提出一种基于水果图像处理的水果颜色和形状特征参数的提取方法、基于灰色关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法。该方法通过提取水果图像关注区域(region of interest,ROI)的颜色和形状特征,建立参比水果的颜色特征参比数据库和形状特征隶属度函数,计算待识别水果与参比水果颜色特征的灰色加权关联度,求取待识别水果对于参比水果形状特征参数的模糊隶属度,按各特征量等权的原则合成待识别水果对参比水果的总匹配度,并根据总匹配度的大小实现待识别水果种类的判别。大量实验结果表明:该方法简单、有效,不需要大样本量水果的学习和训练,平均识别正确率达到99%以上。
文摘针对机器视觉在线分选时球形水果表面缺陷斑块在图像中形状、尺寸失真的问题,依据射影几何原理和通用成像配置,建立了斑块的成像普遍方程及斑块成像面积的通用算法,分析了斑块图像的面积失真规律;利用Matlab建立了满足特定分选准确度要求下有效采像区域与成像系统参数的配置关系,提出了一种有效采像区域的简化划定方法;分别以半球块和埃及甜橙为实验对象,利用NI Vision Assistant对工业相机采集到的、位于划定区域内的缺陷斑块进行了面积失真度校验。实验结果表明,特定采像条件下,当失真度阈值 A 为20%时,求得最小球心角λ 0 min 为79.32°来划定有效采像区域,采集到的5个半球块位于不同采像工位及其对应的采像姿态下的图像,有效采像区域内各缺陷斑块面积失真度均小于20%,满足失真度控制要求;同样地,5个埃及甜橙样本中,满足失真度要求的缺陷斑块比例分别达:97.38%、97.33%、94.22%、96.44%、97.78%。可见,利用球形水果表面缺陷斑块成像普遍方程预测结果进行图像的有效采像区域分割,即可实现对分选准确率的有效控制;通过测定有效采像区域中缺陷斑块面积进行分选阈值判断,有利于简化图像处理计算,为球形水果成像系统成像参数配置提供理论指导.
