基于機器視覺的蘋果果形分級方法研究

王守亞，吳 琰，權(quán)循忠

(淮南師范學(xué)院，安徽 淮南 232038)

0 引言

近年來，中國的蘋果產(chǎn)量逐年升高，蘋果質(zhì)量參差不齊，2017年中國蘋果總產(chǎn)量達到了4.139×107t，中國是“世界蘋果產(chǎn)量”第一大國.人們在購買蘋果時，會從大小、形狀、顏色和缺陷等方面對蘋果進行挑選，這幾個方面也是進行蘋果分級的標(biāo)準(zhǔn).目前，隨著人們生活品質(zhì)的不斷進步，對蘋果等級的要求也越來越嚴(yán)格，現(xiàn)有的人工分級存在耗時、高成本、破壞性和主觀性差別大等缺點，急需要改進，近些年，越來越多的研究人員把機器視覺技術(shù)應(yīng)用到蘋果無損快速分級，客觀性強.分級結(jié)果也比較理想.有一些研究人員對蘋果圖像的各個特征進行研究，綜合對蘋果進行分級，也有部分研究人員針對蘋果的某一個特征進行詳細(xì)研究來進行蘋果分級.

Varghesez等[1]人利用計算機分析技術(shù)對蘋果果形進行了研究，Leemans V等[2]人研究了水果的圓度等因素相結(jié)合來表征水果形狀，Ingrid Paul US等[3]人利用傅里葉變化法對蘋果果形進行了研究.這些方法都取得了一定的成果，為后續(xù)人員的研究提供了一些依據(jù).李慶中等[4]人設(shè)計了一套基于計算機視覺的蘋果自動分級系統(tǒng)，錢中華[5]利用計算機視覺技術(shù)對蘋果分級的正確率為88%，申翠香等[6]人利用改進粒子群算法對蘋果圓形度檢測的正確率為96%，石瑞瑤等[7]利用蘋果外部特征進行分級正確率為76.75%、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分級正確率為83.25%，孫斐[8]利用圓度值分析法進行蘋果果形分級正確率為91.2%.這些檢測蘋果圓度值的方法都存在正確率較低或者技術(shù)難度較大等問題.本文針對利用圓度值分析法進行蘋果果形分級進行了改進，獲取一個蘋果的任意9張圖像，進行預(yù)處理，并計算出每1張?zhí)O果圖像的圓度值，再求出9個圓度值的平均值和方差，并與設(shè)定的閾值進行比較，確定出蘋果的果形，正確率達97.5%，正確率較高，分級方法易實現(xiàn)，為蘋果果形分級提供借鑒.

1 試驗材料及方法

1.1 試驗材料

試驗用的蘋果全部采購于淮南市某批發(fā)市場，考慮到按照蘋果的圓度值分級可以分為優(yōu)等果(圓度值大于0.84)、一級果(圓度值在0.83和0.84之間)、二級果(圓度值在0.82和0.83之間)和等外果(圓度值小于0.82).本文只研究蘋果果形分級，不對蘋果的大小、顏色和缺陷進行研究，按照這一原則，只考慮果形，人工從采購的蘋果中挑選出優(yōu)等果50個，一級果50個、二級果50個和等外果50個.實驗用的蘋果樣本容易購買，無特殊要求，實驗結(jié)果適應(yīng)于不同類型的蘋果.

1.2 試驗硬件系統(tǒng)

圖1 蘋果圖像采集硬件系統(tǒng)

為了采集蘋果圖像，搭建的試驗硬件系統(tǒng)如圖1所示.主要硬件有USB工業(yè)相機，500萬像素，型號為MV-UB500；光源為LED環(huán)形光源；調(diào)節(jié)架為工業(yè)相機上下調(diào)節(jié)架，型號為XW10S.可以看出，試驗所需的硬件設(shè)備價格便宜，易購買和搭建.由于本系統(tǒng)采集的蘋果圖像只用于蘋果果形分級，而不考慮按照大小、顏色和缺陷分級，所以對于采集的蘋果圖像要求不是很嚴(yán)格，相機和載物臺的距離可以根據(jù)實際情況自行調(diào)節(jié)，這里定位250 mm.對蘋果樣本采集9張圖像存于計算機，進行后續(xù)分析處理.綜合考慮計算機處理圖像的時間和實驗結(jié)果的準(zhǔn)確度，最終確定采集1個蘋果樣本的9張圖像.

1.3 算法實現(xiàn)過程

1.3.1 圓度值分析法

如果需要購買蘋果，人們會對蘋果的外觀進行挑選，優(yōu)先選擇購買圓形度較好的蘋果，圓形度的程度對應(yīng)的經(jīng)濟價值也不同，圓形度越高，果形越接近圓形，通常價格越貴.國內(nèi)外許多相關(guān)研究人員提出了不同的方法對蘋果的圓形度進行研究，也取得了許多成果，其中，有研究人員提出，圓形度可以用圓度值衡量，并經(jīng)試驗證明這種方式是可行的.圓度值metric的表達式如公式(1)所示：

(1)

式中，S為圓的面積，rs為對應(yīng)求得的圓半徑；L為圓的周長，rL為對應(yīng)求得的圓半徑.對于同一個圓，有rS=rL，求得的圓度值應(yīng)為1，但蘋果并不是1個標(biāo)準(zhǔn)的圓，求得的圓度值小于1.試驗發(fā)現(xiàn)，蘋果的圓形度越好，果形越接近圓形，對應(yīng)求得的圓度值也越接近于1，所以，可以根據(jù)蘋果的圓度值來對蘋果的圓形度進行分級.

1.3.2 改進的圓度值分析法

圖2 改進的圓度值分析法

改進的圓度值分析法主要是在原方法的基礎(chǔ)上求圓度值的方差，經(jīng)試驗發(fā)現(xiàn)，求出一個蘋果多張圖像的圓度值，再對圓度值求平均值和方差，圓度值的平均值越大、方差越小，蘋果的圓形度越好.具體實現(xiàn)步驟如圖2所示，首先對樣本圖像進行二值化和中值濾波預(yù)處理，中值濾波的平滑效果好，其次計算出二值化圖像的面積和周長，求出圓度值，再次求出圓度值的平均值和方差，圓度值的平均值與果形等級圓度值比較，方差與設(shè)定的閾值進行比較，最后得出蘋果果形分級結(jié)果.這里結(jié)合方差對圓度值分析法進行改進，由于方差是用來衡量一批數(shù)據(jù)波動大小的，如果一個蘋果的圓形度越好，越接近圓，那么這個蘋果每個面的圖像的圓度值越大越接近并更靠近1，此時，圓度值的方差越接近0.此方法求得蘋果的圓度值平均值越大、方差越小，圓形度越高，果形分級的等級越高，反之圓度值平均值越小、方差越大，圓形度越低，果形分級的等級越低.

2 試驗分析

采集蘋果樣本圖像，進行預(yù)處理，如圖3-a，3-b所示，分別為蘋果樣本圖像和預(yù)處理后的二值圖像.計算出圖3-b的面積S=2.121 13×106和周長L=5 539，單位為像素，并求出圓度值metric=0.868 5.

對一蘋果樣本，采集其任意9個面的圖像，如圖4所示，對這9個面的圖像進行二值化和中值濾波預(yù)處理，計算出預(yù)處理后的9個面圖像的周長、面積，求出圓度值的平均值及對應(yīng)的方差，結(jié)果如表1所示，表1的數(shù)據(jù)是對應(yīng)圖4中從左到右、從上到下9個面圖像的數(shù)據(jù).

圖3 蘋果樣本圖像和預(yù)處理后的二值圖像圖4 蘋果樣本任意9個面圖像

按照上述方法，對預(yù)先人工按照果形分級的200個蘋果樣本進行果形分級，分級結(jié)果如表2所示，正確率達97.5%.因為是為了得到改進的圓度值分析法對蘋果果形分級結(jié)果的正確率，所以把人工分級結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)來計算分級正確率的.

表2 蘋果樣本在果形方面人工和機器分級結(jié)果表

3 結(jié)論

文中在圓度值分析法的基礎(chǔ)上，結(jié)合機器視覺技術(shù)，提出的改進的圓度值分析法，易于實現(xiàn)，易于理解，分級結(jié)果正確率高，試驗證明這種果形分級法是可行的，分級正確率為97.5%.為蘋果果形的分級提供了參考依據(jù).