基于机器视觉的果肉多类型异物识别方法

摘要：

该文基于机器视觉技术对果冻、罐头灌装前的多品种、多规格、湿态反光果肉进行多类型异物自动检测.根据果肉与异物的颜色和亮度差异大小,提出了对高饱和度彩色果肉采用基于HSI三分量独立性的彩色图像分割算法,对低饱和度彩色果肉采用以形态学边缘检测算法为核心的异物识别图像处理路线.然后采用图像分区,各区域独立计数判断有无异物的策略.对上述路线和策略,分别给出具体流程和算法,最后编程实现,并通过试验验证.试验结果表明,该方法能够有效地检测出多品种湿态块状果肉上的多类型异物,误检率小于5%,能满足实时生产检测准确性要求.

关键词：机器视觉、果肉异物检测、HSI、模型、形态学边缘检测

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省企业技术创新项目;果肉的自动分拣投料及异物在线检测剔除设备的研制和产业化B0182061180

在线出版日期：2012-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：162-166