[发明专利]一种基于机器视觉的莲藕泥孔检测方法及装置

说明书

本发明属于食品生产领域，具体涉及一种基于机器视觉的莲藕泥孔检测方法及装置，用于在生产线上检测莲藕内部可能存在的淤泥。将莲藕在直径最大端处、距离顶端30‑35mm，垂直切开，形成藕段与藕盖，在藕段两侧设置线光源照射，光线穿透莲藕肉质部和藕孔，在切断面观察，无淤泥的藕孔通透光亮，颜色均匀，而带有淤泥的藕孔则会产生明显阴影，在切割断面用CCD工业相机采集图像，并对图像进行图像预处理、边缘检测、阈值分割、区域增长分割等图像处理算法，检测有无淤泥。本发明的检测方法和机器视觉算法在淤泥检测中具有较高的准确性和有效性，极大的提高了莲藕泥孔检测效率。

技术领域

本发明属于食品生产领域，具体涉及一种基于机器视觉的莲藕泥孔检测方法及装置。

背景技术

莲藕是亚洲大陆最广泛的水生植物之一，藕微甜而脆，可生食也可煮食，是常用餐菜之一，也已成为食品工业深加工中重要的原料，进行莲藕深加工之前,必须进行检测、清洗、杀菌、去节去皮、分切等预处理。莲藕的质量检测对于后续加工非常重要，除外观缺陷检测外，因为生长、收获、储存、运输等环节使得个别莲藕的藕孔中存在淤泥，这严重影响后续的莲藕加工，必须进行逐个莲藕泥孔检测，目前一般是人工来进行全检，反复观察藕孔，检测难度大，操作复杂，工作量大，且存在漏检。

发明内容

为解决藕孔内残留淤泥检测难、人工耗时大的问题，本发明提出了一种基于机器视觉的莲藕泥孔检测方法，将莲藕在直径最大端处、距离顶端30-35mm，垂直切开，形成藕段与藕盖，在藕段两侧设置线光源照射，光线穿透莲藕肉质部和藕孔，在切割断面观察，无淤泥的藕孔通透光亮，颜色均匀，而带有淤泥的藕孔则会产生明显阴影，在切割断面用CCD工业相机采集图像并进行图像处理，判断出莲藕藕孔是否存在淤泥。具体包括以下步骤：

S1.准备工作：将莲藕在直径最大端处、距离莲藕顶端30-35mm，垂直切开，形成藕段与藕盖，将藕段水平放置到莲藕枕槽上，正对CCD工业相机所在的一侧，并使得藕段切断面与莲藕枕槽边缘对齐；

S2.莲藕图像采集：当莲藕输送装置将水平放置的藕段输送到照明箱的摄像机拍摄位置时，限位开关检测到莲藕枕槽下方的金属感应片，限位开关给工控机信号，工控机发出指令，莲藕输送装置停止输送，打开线光源，在藕段上下位置设置线光源照射，光线穿透藕段肉质部和藕孔，CCD工业相机拍摄莲藕切断面图像；

S3.图像预处理：调整莲藕切断面图像尺寸，并转换为灰度图像，采用高斯模糊算法去除图像中的噪声和模糊；

S4.边缘检测:使用canny边缘检测方法检测莲藕孔中淤泥的边缘。

S5.全局自适应阈值分割:将莲藕切断面灰度图像划分为若干子图像，并计算每个子图像的阈值。

S6.区域生长分割:将相同或相似强度的像素分组为一个区域或斑点，提取包括平均值和标准差在内的斑点特征，用于识别莲藕中的泥；

S7.判断出莲藕藕孔是否存在淤泥。

进一步地，上述步骤S4 canny边缘检测利用淤泥和莲藕的像素梯度不同，检测出莲藕孔中淤泥的边缘,canny梯度的幅度及方向采用sobel算子求解，该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。

进一步地，上述步骤S5全局自适应阈值分割方法将莲藕分割为背景，淤泥分割为前景，具体包括以下步骤：

S5.1初始化阈值T，将莲藕切断面灰度图像的像素点分为两类:A类和B类；

S5.2分别计算A、B两类像素集合的均值。

S5.3计算A、B两类像素点的类间方差；

S5.4将T从0到255循环，分别计算A、B像素点的类间方差，当像素点类间方差最大时，对应的T就是最佳分割或二值化阈值。