雞蛋表面的污染物面積大小是衡量蛋品質(zhì)的一個(gè)重要指標(biāo),污染物越多,所攜帶的微生物也越多,這樣蛋與蛋之間的交叉感染變得更加容易,其外觀和氣味同時(shí)也降低了雞蛋品質(zhì),造成經(jīng)濟(jì)效益的損失。運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù),通過(guò)采集雞蛋的彩色圖像,對(duì)其進(jìn)行圖像預(yù)處理,求得雞蛋表面的污染物面積與整個(gè)雞蛋表面的面積比。比較雞蛋在透射、直射和自然光3種不同情況下判別雞蛋表面污染物的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明:雞蛋在透射中得到的表面污染物最接近實(shí)際,在此條件下,視覺(jué)方法對(duì)雞蛋表面污染物面積判別是可行的。 

【文章來(lái)源】：機(jī)電工程技術(shù). 2020,49(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【部分圖文】：

圖像灰度化處理

圖像均值化處理如圖2所示。可以看出，均衡化后的圖像灰度值不同分布區(qū)域的區(qū)分度明顯，提高了對(duì)比度，使不同級(jí)別的灰度區(qū)分更清晰，對(duì)于之后的圖像二值化，更容易突出目標(biāo)區(qū)域，使計(jì)算面積更加準(zhǔn)確。2.1.2 圖像二值化

將256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖像通過(guò)適當(dāng)?shù)拈撝颠x取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。圖像的二值化使圖像變得簡(jiǎn)單，而且使待處理的數(shù)據(jù)量減小，能凸顯出感興趣目標(biāo)的輪廓[6]。圖像二值化處理如圖3所示。圖3(a）所示為二值化圖像。如果直接對(duì)灰度圖進(jìn)行二值化，會(huì)產(chǎn)生多余的黑色連通域，所以在本實(shí)驗(yàn)，先采用了迭代法去尋找圖像的最合適閾值，因?yàn)榫饣蟮膱D片目標(biāo)區(qū)域更加明顯，所以對(duì)均衡化后的圖像進(jìn)行迭代法二值化處理，得到如圖4所示的均衡化后二值圖。迭代法的主要思想是圖像分割后的兩部分A和B的均值和基本保持穩(wěn)定，隨著迭代的進(jìn)行，取[mean (A)+mean (B）]/2最終的收斂值作為分割閾值，經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)去改變收斂的閾值參數(shù)，最終得到合適的二值化閾值。圖3 (b）所示為經(jīng)過(guò)迭代法找到最合適的閾值二值化圖。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)合適閾值的二值化圖像比之前二值化的圖像效果更加明顯，更真實(shí)地體現(xiàn)雞蛋表面污染物的多少。圖4 均衡化后的二值圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于機(jī)器視覺(jué)的鴨蛋新鮮度檢測(cè)[J]. 王巧華,王彩云,馬美湖.  中國(guó)食品學(xué)報(bào). 2017(08)
[2]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雞蛋新鮮度檢測(cè)[J]. 邢志中,張海東,王孟,翟超男,郭小軍,陳騰.  江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(11)
[3]我國(guó)禽蛋無(wú)損檢測(cè)的現(xiàn)狀及分析[J]. 李敏,李芳環(huán),黃麗.  科技資訊. 2017(11)
[4]雞蛋透光圖像特征提取與新鮮度檢測(cè)模型研究[J]. 劉艷,李慶武,黃小微,霍冠英,周妍.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2015(25)
[5]基于MATLAB槍械內(nèi)壁瑕疵面積計(jì)算[J]. 殷軍勇,李仰軍,王高,趙宇,石佳,李彥.  電子世界. 2013(22)
[6]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)雞蛋裂紋的研究[J]. 潘磊慶,屠康,蘇子鵬,楊佳麗,李宏文.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2007(05)
[7]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的雞蛋污斑檢測(cè)[J]. 屠康,潘磊慶,楊佳麗,蘇子鵬,于雪.  江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(03)

碩士論文
[1]鴨蛋表面臟污及新鮮度無(wú)損檢測(cè)[D]. 王彩云.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3572908