[发明专利]基于外在品质的水果等级分类系统

说明书

技术领域

本发明涉及水果分类领域，尤其涉及一种基于外在品质的水果等级分类系统。

背景技术

水果产业是近年来快速发展的一个农业产业，据农业部统计，到2007年我国水果产量已经达到1.05亿，居世界首位。但是，水果在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因素的影响，产品品质差异很大，如形状、大小、色泽等都是变化的，很难整齐划一。由于我国的水果品种结构不合理，产品商业化处理技术落后，因此，在国际市场上缺乏竞争力。

近几年来，随着计算机模式识别技术的成熟和发展，在西方国家，水果的分级方式正逐步由计算机所替代。分级设备不仅可按照重量进行分级，而且还可以根据形状、大小、色泽等进行分级。

水果的分级方式包括以外在品质来分级及以内在品质来分级的两种分级方式，国内外学者在这方面的研究侧重于外在品质的果品分级。例如：Yimyam等人通过对芒果缺陷面积的测定，对芒果进行了分级；冯斌等人以苹果的自然对称形态特征为依据，取垂直水果轴向的最大宽度为水果大小，对苹果进行分级；上述的分级方法都取得了较好的效果。

目前，我们国家的水果等级分类过程大多采用人工分级，自动化分级系统应用较少。而人工水果分级的不足之处在于：耗时长，结果不稳定，容易受人为因素干扰，并且耗费大量的人力和物力，不适合水果深加工产业的发展，也制约了我国水果产业在国际市场的竞争力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于外在品质的水果等级分类系统，以实现水果的等级分类判别。

为了达到上述的目的，本发明提供一种基于外在品质的水果等级分类系统，它包括：多个图像摄取单元，分别用于摄取同一水果的图像信息；特征提取单元，用于分析所述多个图像摄取单元各自提供的图像信息以获得水果的特征信息；水果分类单元，用于根据所获得的水果的特征信息、采用预定神经网络分类器来将水果予以分类，其中，所述特征信息包括形状、颜色及面积。

优选地，所述特征提取单元包括对图像进行增强及分割的图像预处理子单元。更为优选地，所述图像预处理子单元为采用sobel算子或prewitt算子进行边缘检测的单元。

优选地，所述特征提取单元包括：第一子单元，用于将以红、绿、及蓝表示像素点信息的图像信息按照以下公式转换为以色调、亮度和饱和度表示像素点信息的图像信息后，再来获得水果颜色信息，

H=arccos[[(R-G)+(R-B)]/2[(R-G)2+(R-B)(G-B)]1/2];]]>

其中，H为像素点的色调：R、G、B分别为像素点的红、绿、蓝组分。

优选地，所述特征提取单元包括：基于图像中的水果横向尺寸与纵向尺寸的比例来确定水果形状的第二子单元。

优选地，所述特征提取单元包括：将图像信息转换为二值图像信息，并基于二值图像信息来确定水果面积的第三子单元。

优选地，所述预定神经网络分类器包括一个输入层、两个隐节点层和一个输出层。更为优选地，第一层隐节点层为四个节点，第二次隐节点层为三个节点。