[发明专利]一种应用于桔瓣分拣机的桔瓣分拣方法

摘要

一种应用于桔瓣分拣机的桔瓣分拣方法，包括图像采集、图像前期处理、通道混合、灰度图像加强、换为二值图像、二值处理、数据处理和信号输出八个步骤。通过将RGB图像转换为HSI色度空间，可以进一步的准确的确定桔瓣的结构和形状，同时再采用通道混合的方法，可以实现两种色度空间的配合，使得桔瓣的边缘特征和结构特征更加的明显；灰度图像加强、换为二值图像以及二值处理步骤中，加入模糊、锐化、阈值化和开运算的处理，使得桔瓣中的桔籽、橘络或残缺位置结构更加突出，以便于通过二值图像表示。该方法实现了通过自动化设备对桔瓣进行分拣处理，从而减少了桔瓣分拣步骤中的人工消耗和工时消耗。

主权项

1.一种应用于桔瓣分拣机的桔瓣分拣方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤一：图像采集：/n采用工业相机采集桔瓣图像，采集的图形为真彩色RGB图像，并储存为表示红基色通道数据的R、表示绿基色通道数据的G和表示篮基色通道数据的B；/n步骤二：图像前期处理：/n将R、G和B进行编程处理转化成HSI色度空间，并存储为表示色调通道数据的H、表示亮度通道数据的I以及表示饱和度通道数据的S；/n步骤三：通道混合：/n将R、G、B、H和S混合为灰度图像；/n步骤四：灰度图像加强：/n对灰度图像数据依次进行模糊、锐化处理，以使得灰度图像中的特征边缘明显化；/n步骤五：换为二值图像：/n设置灰度阈值，将经过步骤四加强后灰度图像转换为二值图像；/n步骤六：二值处理：/n对二值图像进行形态学处理，以去除二值图像中的过大或过小的干扰区域，边界区域，保留特征区域,保存为精确二值图像；/n步骤七：数据处理：/n判断精确二值图像的值，当精确二值图像的所有值均为零时，输出置零数组，当精确二值图像的值为不全为零时，计算非零区域的中心坐标并输出一输出数组；/n步骤八：信号输出：/n桔瓣分拣机分拣桔瓣的分拣装置接收输出数组或置零数组，若接收到置零数组则分拣装置停止动作，若接收到输出数组则分拣指定区域的桔瓣；/n所述步骤三包括用于将桔瓣中的边缘特征明显化的第一混合通道和用于将桔瓣自身的边缘特征明显化的第二混合通道，所述精确二值图像包括特征二值图像和桔瓣二值图像；/n当需要检测桔瓣内的桔籽或橘络时：/n（1）通过第一混合通道配合步骤四、步骤五和步骤六将桔瓣内的桔籽和橘络特征明显化并保存为细节二值图像；/n（2）通过第二混合通道配合步骤四、步骤五和步骤六将桔瓣自身的边缘特征明显化并保存为结构二值图像；/n（3）将细节二值图像和结构二值图像进行掩模运算，以获得显示桔瓣自身结构特征的特征二值图像；/n当需要检测桔瓣的完整性时：/n通过第一混合通道配合骤四、步骤五和步骤六将桔瓣整体结构特征明显化并保存为桔瓣二值图像；/n所述步骤七通过特征二值图像和/或桔瓣二值图像检测待检测区域的二值图像的值；/n所述步骤三具体为：/n（1）当检测桔瓣内的桔籽时，所述第一混合通道中R、G、B、H和S的混合遵循：(0.65R+0.03G+0.07B+0.15H)/0.43G；/n所述第二混合通道中R、G、B、H和S的混合遵循：(0.25G+0.56B+0.13H+0.05S)/0.32B;/n（2）当检测桔瓣的橘络时，所述第一混合通道中R、G、B、H和S的混合遵循：(0.45G+0.73B+0.03H+0.05S)/0.45B；/n所述第二混合通道中R、G、B、H和S的混合遵循：(0.73R+0.08G+0.12B+0.15H)/0.43G；/n（3）当检测桔瓣的完整性时，所述第一混合通道中R、G、B、H和S的混合遵循：(0.05G +0.78B+0.21H+0.07S)/0.03B。/n