[发明专利]马铃薯多级联合智能缺陷检测系统及检测方法

说明书

本发明公开了一种马铃薯多级联合智能缺陷检测系统，包括动态称重预选机构、检测线和电控装置；检测线设有三条，各检测线均包括上层滑道、光敏阵列形状检测机构、下层滑道和全表面缺陷检测机构；上层滑道和下层滑道均向下倾斜设置；本发明还公开了使用上述马铃薯多级联合智能缺陷检测系统的检测方法。本发明参照国家标准，根据马铃薯的形状、重量及外观特征，通过多级联合智能检测，实现马铃薯重量、形状和表面缺陷的分级检测，在不翻动马铃薯的情况下，无须拍照即可对马铃薯进行上、下表面微焦大幅面近距离全景视觉检测，提高检测的准确度。

技术领域

本发明涉及农业技术领域中农产品外观品质检测方法与装置，具体的说是涉及一种马铃薯多级联合智能缺陷检测方法及其装置。

背景技术

马铃薯是世界上仅次于小麦、水稻、玉米的第四大粮食作物，同时也是世界上重要的蔬菜及经济作物。目前，我国是世界上最大的马铃薯生产国，种植面积和总产量均居世界首位。但是由于马铃薯生长、收获等因素的影响，马铃薯存在大小不一、畸形、机械损伤、发芽等现象，马铃薯质量参差不齐，加工利用率和增值率都非常低，大部分应用局限在简单食用、加工成饲料等方面，这不仅影响马铃薯整体经济价值利用，也不利于后期的机械化加工应用。

重量、形状和表面缺陷是马铃薯的内部和外部品质的重要特征，通过对这些特征指标进行定量量化，可以完成马铃薯内、外部品质及其缺陷的分级和分类。而利用计算机、自动化装置及其智能算法进行检测可以排除人为主观因数的干扰，并且为实现规模化、自动化品质检测提供了可靠的基础。

虽然现在对基于计算机视觉的马铃薯分级方法和设备研究逐渐成为热点，但一般的分类方法是采用单一摄像机既用于形状分类，又用于表面缺陷检测。马铃薯表面缺陷非常复杂，这种远距离的拍摄对表面的微观细节没有采集充分，从而导致表面缺陷的检测准确性偏低。另外，由于大部分方法采用单一摄像机，容易造成待检马铃薯的“背部盲区”，也影响了表面缺陷的检测可信性。

通过国内专利文献检索发现有一些相关专利文献报道，主要有以下一些：

1、公布号为CN 104597052 A的专利公开了一种“基于多特征融合的马铃薯高速无损分级检测方法及系统”，通过工业智能相机采集马铃薯机器视觉和近红外光谱图像，分别进行图像预处理，并提取可见光图像中马铃薯区域面积和质心；利用核主成分分析法分别提取畸形(机械损伤)、发芽、绿皮、黑心、合格特征参量，采用支持向量机(SVM)分级模型，对马铃薯实现离线训练和在线分类。该专利采用了两个高速摄像机，成本比较昂贵，由于机构设计的原因，没有涉及微焦大幅面方法获取马铃薯表面的详细缺陷特征，并且采用“抛摔、跌落”模式分类，容易对马铃薯的表皮造成一定的损伤。

2、公布号为CN 104056790 A的专利公开了“一种马铃薯智能分选方法与装置”，包括图像采集和预处理、形状检测、绿皮检测和缺陷检测方法，实现了马铃薯形状和绿皮检测，但是对其他缺陷检测并没有涉及，进一步，由于采用单一摄像头，绿皮检测存在“背部盲区”的问题。

3、公布号为CN 103394472A的专利公开了“一种基于机器视觉的绿化马铃薯检测分级方法”，提出了一种基于HSV色彩空间H通道的灰度值判别法检测马铃薯的绿化缺陷，由于采用了单一摄像机，需要马铃薯在检测过程种不停的翻转，增加了检测的难度(背景分类、表面覆盖率等)，进一步，对黑心、发芽和机械破损等缺陷检测并没有涉及。

4、公告号为CN 104941922 A，名称为“基于机器视觉技术的马铃薯分级控制方法及装置”的发明专利，提供一种基于机器视觉技术的马铃薯分级控制方法和装置，利用机器视觉技术实现杂质、不同品质马铃薯的快速检测，但由于该装置及其算法主要用于快速、初步分拣，对表面缺陷检测没有涉及。

发明内容

为了解决现有马铃薯分级设备的缺陷，提出了一种马铃薯多级联合智能缺陷检测方法及其装置。