水果表面信息采集中全真采像技术的研究成果

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　　　摘要: 水果表面信息既反映外观和结构特征，在一定程度上还反映内在品质，常作为机器

视觉分级的依据，获取水果表面全真信息是保障机器视觉分级效果的基础和关键。为此，对水

果表面信息特点及成像要求、现有水果表面信息采集方法、技术原理及采集信息质量进行了分

析，并针对水果的生物学特性和分级作业要求，对表面信息采集环节亟待解决的信息缺失和失

真问题提出了进一步的建议和设想。

　　 0　引言

水果销售及加工前的分选不仅能够提高水果商品价值，更有助于从源头控制食品安全［1］。

根据生长、贮运过程特有的生物学规律，水果表面图像中既包含有外观信息，同时还反映内部

品质，故水果表面图像常作为机器视觉分级的依据。利用特定光学成像及机器视觉技术进行的

水果分级，可兼顾辨识水果的几何、物理及生化特性差异，应用前景广阔。

　　 1　水果表面信息特点及对成像的要求

水果生长过程中，外部环境干涉和内部发育状态会在水果表面留下特殊的印记;而随后的贮运

过程中，受外力损伤、生物污染及自身采后生理变化过程的影响，进一步导致表面形态的整体

或局部的质地和形状变化。大多数情况下，品质缺陷反映应为质地和形状局部变化，具体表现

为异色缺陷斑块或损伤缺陷斑块。缺陷斑块通常会以不规则形状散布在水果的表面上，有些可

通过可见光环境下的直接成像发现，有些则可利用特定波长激发光的成像获得。由此可见，机

器视觉分级过程实质上是利用特定成像条件发现缺陷斑块的过程。

作为大宗农产品，水果资源总量大、个体多样，基于表面成像进行的机器视觉分选需要逐个甄

别，获取收稿日期: 2016 －12 －06 基金项目: 国家重点研发计划项目(2016YFD0400305)作者简

介: 刘婷(1991 －)，女，四川绵阳人，博士研究生，(E －mail)liuting_6542@ 163 ．com。通讯

作者: 张绍英(1961 －)，男，河北辛集人，教授，博士生导师，(E －mail) cauzsy@ cau ．edu．

cn。个体表面图像力求实时、快速。由于缺陷斑块在水果表面随机分布的特性，要求成像覆盖

水果的全部表面。根据图像进行分析时，常以缺陷斑块的几何阈值进行判断，图像中应真实体

现缺陷斑块形状、尺寸。利用机器视觉进行水果分级时，图像采集应兼顾快速、全面、准确。

　　 2　水果表面全真采像技术的研究及应用

基于表面成像的机器视觉分选作业效果主要受两方面因素制约:一是全面、准确地获得水果表

面图像;二是对表面图像所包含的信息进行科学、正确的解读和判断。前者主要受制于相机与

水果相对位置、相机与水果相对运动、辅助成像条件的配置，后者则仰仗表面信息与品质指标

的关联规律、特征信号挖掘转换及图像处理算法。

现有基于机器视觉技术的水果外观品质检测［2 －6 ］相关研究多集中在图像处理算法和数据

－指标关系建模算法［7］。其中，图像处理算法包括滤波去噪、图像分割和特征提取等［8

－11 ］。数据－指标关系建模则大多采用非线性算法，如二次多项式拟合、偏最小二乘回

归、模糊聚类和神经网络等［12 －15］。目前，水果表面信息采集主要采用多机位固定成像、

旋转多次成像及面镜反射固定成像等方法进行，获取的表面信息多存在缺失和失真。

大多数水果表面呈曲面，快速获得其表面全部、真实影像具有一定难度，而表面信息的缺失及

失真将直接影响运算、判断和分级的准确性。因此，对水果表面的全真信息采集技术研究也成

为保障机器视觉分级效果的基础和关键。

2 ．1 水果静止成像

水果静止成像是指以固定机位对静止水果进行的成像，分为水果静置成像和水果间歇运动静止

成像两种情况。水果静止成像系统一般包括相机、光源和水果承托装置，配置要求低，明显优

势是成像质量高，但处理能力低，故多用于试验平台。

2 ．1 ．1 单机位静止采像

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摘要：

水果表面信息采集中全真采像技术的研究成果　　　摘要:水果表面信息既反映外观和结构特征，在一定程度上还反映内在品质，常作为机器视觉分级的依据，获取水果表面全真信息是保障机器视觉分级效果的基础和关键。为此，对水果表面信息特点及成像要求、现有水果表面信息采集方法、技术原理及采集信息质量进行了分析，并针对水果的生物学特性和分级作业要求，对表面信息采集环节亟待解决的信息缺失和失真问题提出了进一步的建议和设想。　　0　引言水果销售及加工前的分选不仅能够提高水果商品价值，更有助于从源头控制食品安全［1］。根据生长、贮运过程特有的生物学规律，水果表面图像中既包含有外观信息，同时还反映内部品质，故水果表面图像常...

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