[发明专利]基于激光成像的马铃薯图像识别装置和方法

说明书

本发明公开了一种基于激光成像的马铃薯图像识别装置和方法。线激光发射器、计算机和工业相机均安装在光照箱内，背景板正对线激光发射器的出射端处开有条形通槽，条形通槽远离光照箱的一侧方置有反射带，待测对象放置在条形通槽靠近光照箱的一侧方；采集原始激光散射图像并进行阈值分割得到二值图像，利用二值图像确定感兴趣区域，在转化为灰度图像的感兴趣区域内提取灰度值，并绘制成激光散射灰度剖面线，再处理后得到样条曲线，在样条曲线上提取四个特征值，用提取到的特征识别待测对象。本发明大大简化了图像识别过程，减少马铃薯在收获除杂过程中的机械损伤，提高生产效率。

技术领域

本发明涉及了一种生物农产品的装置和方法，尤其是涉及了一种基于激光成像的马铃薯图像识别装置和方法。

背景技术

马铃薯作为世界四大粮食作物之一，营养丰富，种植广泛，被联合国粮农组织专家认可为可以拯救人类的粮食作物。随着马铃薯种植面积和产量的不断增加，通过技术手段提高马铃薯的生产效率，已成为现代农业发展的必然需求。

目前马铃薯收获机上应用的分离部件主要是依靠物料的几何尺寸分离，大都是带有振动机构的升运链和摆动式的分离筛，但由于某些杂质(土块、石块等)与马铃薯尺寸相仿，这类分离方法无法进行彻底有效的分离，导致收获的马铃薯中仍混有大约10％左右的杂质。为减少这些杂质对马铃薯后期的运输、储藏等环节的影响，在马铃薯收获期间，一般需要进行人工辅助分拣以提高马铃薯的商品价值。

美国专利US4634881利用激光作为光源在物料抛落过程中检测杂质，用光敏探测器探测物料和背景反射回的光信号，根据异物和正常物料的信号差异进行分类识别，设计的检测装置中背景与正常物料的反射特性相同，当检测到的反射信号低于比正常物料时即判断为异物，反之则为正常的物料(Billion L.Apparatus for detecting impurities intranslucent bodies:US，US4634881[P].1987.)。

美国专利US8642910利用线阵CCD、激光或是卤素灯在物料抛落过程中检测浆果类水果中的异物，采用旋转圆柱体作为背景，背景颜色采用与正常物料相对的颜色，根据图像中目标的颜色差异对物料进行分类识别(Pellenc R，Niero R.Selective-sortingharvesting machine and sorting chain including one such machine:US，US8642910[P].2014.)。

专利WO 2014/037290 A1在利用机器视觉技术对根茎类物料进行异物识别时，为了检测出马铃薯中的异物，对采集到的目标图像进行如下处理：提取彩色图像中的目标，对每个目标所包含的像素进行颜色特征提取，对这些颜色特征对像素进行模式识别，统计目标中马铃薯像素的占比，若目标占比高于阈值时，判断目标为马铃薯，否则判断为土块或石块。阈值的大小与马铃薯表面泥土覆盖的面积相关，当马铃薯表面覆盖泥土面积较大时，阈值较大，反之阈值较小；为了识别图像中的像素，还可以利用高光谱图像信息对每个像素的谱轮廓与正常马铃薯像素的谱轮廓进行相关性分析以达到识别图像像素的目的，然后再根据统计马铃薯像素占比来判断目标是否为马铃薯(McGloughlin J，Frost J，MoynihanM.Method and apparatus for handling harvested root crops:U.S.PatentApplication 14/426，578[P].2013-8-30.)。

美国专利US5887073采用两个相同型号的彩色相机，放置在抛落轨迹的上下两侧，分别采集待测对象图像，提取图像颜色特征和形状特征，输入神经网路目标分类器中进行模式识别检测出物料中的缺陷产品(Fazzari R J，Hebel R J，Skorina F K.High speedmass flow food sorting apparatus for optically inspecting and sorting bulkfood products:US，US5887073[P].1999.)。