[发明专利]一种农产品品质指标无损检测方法

权利要求书

1.一种农产品品质指标无损检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：搭建机器视觉检测平台，然后全方位采集视觉传感器(10)中的农产品RGB图像；

步骤2：利用步骤1中所采集的图像进行图像分割，然后划分出农产品感兴趣区域，提取农产品果实轮廓；

步骤3：利用步骤2中所提取的农产品果实轮廓，使用形状不变特征提取算子提取形状特征向量，克服农产品大小、位置和朝向各异的问题；

步骤4：利用步骤1中采集不同形状农产品样本图像，利用步骤2和步骤3中提取的特征向量，训练支持向量机，确定支持向量机最优参数和检测正确率。

2.根据权利要求1所述农产品品质指标无损检测方法，其特征在于：步骤1中所述机器视觉检测平台是由视觉传感器(10)、光照系统(20)、CCD摄像机(30)、图像采集卡(40)、计算机(50)及控制机构(60)组成，其中，所述CCD摄像机(30)的帧速120fps、分辨率656*492、型号MER-030-120UM，所述图像采集卡(40)与所述控制机构(60)均是电连接在所述计算机(50)上，所述CCD摄像机(30)是电连接在所述图像采集卡(40)上，所述视觉传感器(10)位于所述CCD摄像机(30)正下方200mm位置，所述光照系统(20)与所述CCD摄像机(30)位于同一水平高度且与所述视觉传感器(10)呈45度角；

利用所述机器视觉检测平台采集农产品图像过程中，每次可以拍摄一个或多个农产品。

3.根据权利要求1所述农产品品质指标无损检测方法，其特征在于：步骤2中所述图像分割过程包括选择合适的颜色模型、阈值分割、形态学闭运算、边缘提取和轮廓提取；所述颜色模型采用具有显著波峰波谷形态的2R-G-B图像；所述阈值分割是指用固定阈值T分割2R-G-B图像，得到农产品果实感兴趣区域，该区域通常会受花萼遮挡影响而被过分割；所述形态学闭运算采用5*5方形结构元素填充果实感兴趣区域的细小孔洞；所述边缘提取是指用Canny算子提取农产品果实感兴趣区域边缘；所述轮廓提取是指用凸包算法求解包含农产品果实边缘并且顶点属于果实边缘的最小凸多边形，以该凸多边形来近似农产品形状，克服农产品果实被花萼遮挡造成的过分割问题。

4.根据权利要求1所述农产品品质指标无损检测方法，其特征在于：步骤3中所述形状不变特征提取算子指Hu不变矩和椭圆傅里叶描述子，所述Hu不变矩将7个几何矩作为形状特征向量，所述椭圆傅里叶描述子将图像轮廓的傅里叶展开式的前20个系数组合作为农产品形状特征向量。

5.根据权利要求1所述农产品品质指标无损检测方法，其特征在于：步骤4中所述支持向量机是一种模式分类算法，其训练过程包括：①获取不同形状农产品样本特征向量；②线性缩放特征向量每个属性值到区间[-1,1]；③选用RBF核函数；④采用网格搜索法设定支持向量机两个未知参数(即惩罚因子C和函数参数γ)变化范围，运用K交叉验证求不同参数组合条件下的分类正确率，选用预测正确率最高的组合参数作为支持向量机的最优参数；⑤利用80％样本特征向量训练最优参数条件下的支持向量机，利用20％样本特征向量验证支持向量机，确定分类正确率；

其中，所述缩放特征向量采用如下方法：

1)求样本特征向量每个属性值的最大值X_max＝[x_{1_max},x_{2_max},…,x_{n_max}]，每个属性值最小值X_min＝[x_{1_min}，x_{2_min}，…，x_{n_min}]，n是特征向量维数；

2)对样本任意特征向量X进行缩放