基于机器视觉技术的柑橘果实成熟度分选研究
柑橘品质区分的重要指标之一就是柑橘果实的成熟度,本文对柑橘的成熟度分选技术进行了研究.与柑橘成熟度相关的重要指标则是柑橘表面颜色,本项目利用机器视觉技术,研究了机器视觉技术对柑橘表皮颜色的识别研究.通过相机采集柑橘的RGB图像,对柑橘图像的RGB颜色空间模型转换为HSV颜色空间模型,分别获取HSV 3 个通道的ndarray数据,按H(色调)、S(饱和度)、V(亮度)3 个通道分别计算颜色直方图,发现H通道能很好地反映柑橘的成熟度,通过判断H通道颜色直方图最高峰值(像素数目最多)对应的bins色调值所处的区间来判断柑橘成熟度的等级,一等柑橘色度峰值对应的bins色调值区间为 10°～25°,二等柑橘色度峰值对应的bins色调值区间为 25°～40°,三等柑橘色度峰值对应的bins色调值区间为 40°～55°,四等柑橘色度峰值对应的bins色调值为大于 55°.根据被检测柑橘的峰值对应的色调值区间进行条件判断,输出柑橘颜色的等级,以此来判断柑橘的成熟度.研究结果表明,基于机器视觉技术的检测手段对柑橘成熟度的检测准确度达到 90%以上,能很好地对柑橘品质进行区分.该研究成果可为水果品质自动化分级技术提供技术支撑.
机器视觉、柑橘、颜色检测、成熟度分级
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S226.5(农业机械及农具)
湖南省教育厅科学研究项目21c0987
2023-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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