[发明专利]柑橘体积的视觉检测方法

摘要

本发明公开了一种柑橘体积的视觉检测方法，包括以下步骤步骤一、柑橘图像分割将采集到的柑橘RGB图像，采用红色特征2R‑G‑B，通过OTSU法自动选取阈值，采用通过OTSU法自动选取的阈值对柑橘RGB图像进行分割；步骤二、通过开操作对上述分割后的柑橘RGB图像去噪；步骤三、在上述步骤二开操作后的柑橘RGB图像中提取柑橘图像像素点个数、长轴和短轴长度三个形状特征；步骤四、以上述步骤三中提取的像素点个数、长轴和短轴长度三个形状特征作为输入，利用BP网络估测柑橘体积。以实现对柑橘的体积进行自动高精度识别的优点。

主权项

一种柑橘体积的视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、柑橘图像分割：将采集到的柑橘RGB图像，采用红色特征2R‑G‑B，通过OTSU法自动选取阈值，采用通过OTSU法自动选取的阈值对柑橘RGB图像进行分割， 柑橘RGB图像即每个像素点通过R、G、B三个值表示像素点红、绿、蓝的程度；步骤二、通过开操作对上述分割后的柑橘RGB图像去噪；步骤三、在上述步骤二开操作后的柑橘RGB图像中提取柑橘图像像素点个数、长轴和短轴长度三个形状特征；在对柑橘图像进行处理后，为估测柑橘体积要提取一些形状特征参数，截面积、长度和宽度越大的柑橘，其体积就越大，因此选择柑橘图像中的柑橘区域对应像素点个数，包含柑橘图像点所在区域当量椭圆的长轴长度和短轴长度三个特征作为特征参数；步骤四、以上述步骤三中提取的像素点个数、长轴和短轴长度三个形状特征作为输入，利用BP网络估测柑橘体积； BP网络中间层根据输入节点数选择7个节点；针对柑橘体积与柑橘截面图像特征不成线性相关的情况，从而引入神经网络这一非线性估测的算法减小估测误差；从而达到对柑橘的体积进行自动高精度识别的目的；引入机器视觉、神经网络进行柑橘体积的检测。