桃子表面缺陷分水岭分割方法研究

摘要：

水果表皮缺陷的有效检测是水果自动化无损检测重要的部分,并且表皮缺陷的准确分割是对缺陷果准确分级的前提,也有助于缺陷果的分类识别.然而,通常水果表面具有较大的曲率变化,这种变化的曲率导致水果表面对同一入射光源照度反射的不均,进而影响缺陷区域的准确分割.本研究以平谷大桃为例,提出采用基于形态学梯度重构和内外标记的分水岭算法对水果表面缺陷进行分割.首先,提取R通道图像,采用NIR图像构建掩模模板并对R通道图像去背景;随后,去除背景后的图像进行形态学梯度变化获取梯度图像,并对梯度变化后的图像进行梯度重建以去除水果表面的细小噪声;接着,对重建后的梯度图像进行形态学标记运算获取标记图像;然后,采用标准分水岭算法实现缺陷的准确分割.对正常果、刺伤果、裂果、黑斑果、虫咬伤果、腐烂果和疤伤果7种表皮类型样本共计525幅图像检测结果表明,能够获得96.8％识别率.实验证明,基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭算法能够有效用于桃子表面缺陷的分割,并不会受到桃子表面光照不均的影响.

关键词：桃子、缺陷分割、分水岭算法、形态学变化、标记提取

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目31301236、北京市博士后科研活动经费资助项目2013ZZ-70和2012年北京市农林科学院博士后基金资助项目

在线出版日期：2014-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：288-293