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基于视觉技术的苹果分级系统
发布时间:2021-09-01

  近年来,随着农业科技的发展和人民生活水平的提高,国内外水果品种越来越多,人们对水果的品质也有了更高的要求。为了提高水果的加工质量和出品等级,需要对水果进行严格的质量分级和大小分级。现有的水果分选机大多结构较为复杂,一般多以大型生产线为主,制造成本高,分选效率低,分选成本也较高。且现有的水果分选机又以重量分选机为主,而农产品基地的水果销售多以尺寸大小、质地为衡量标准,重量分选机就不适合在农产品基地使用了。

  而在尺寸大小、颜色分级方面,采用机器视觉技术的分级系统,具有检测速度快、正确率高、适用范围宽等优势,能够满足水果自动检测的要求。本文维视智造从水果的图像采集、核心特征图像分析、分级剔除等方面进行阐述。

一、分级系统构成及图像采集过程

  苹果分级系统由自动传送带、工业相机、工业镜头、光源、图像处理软件、计算机、通讯模块、剔除装置构成。基于视觉技术的苹果分级系统是一套典型的机器视觉分选系统,其核心技术包括图像采集系统及图像处理程序。由于苹果分级的其中一项检测是基于颜色信息的,所以本项目采用MV-EM510C工业CCD,条形光源及合适焦距的五百万像素镜头。

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典型机器视觉系统构成

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基于自动化流水线的苹果图像采集

二、评估特征分析处理

  基于视觉技术的水果分级,主要检测三类特征:尺寸、颜色及缺陷。图像分析的第一步是把苹果区域图像从整个图像当中分割出来;然后通过求取苹果的最小外接圆作为苹果尺寸的判断依据;将RGB彩色图像分解成R、G、B三个单通道图像,通过分析R通道图像的灰度等级来描述其颜色;苹果上缺陷颜色完全不同于苹果本身的颜色,所以直接寻找低灰度等级的区域图像。

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原始图像

 

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RGB单通道图像

由于苹果的颜色主要是红色,所以采用R通道图像进行分割是比较合适的。通过阈值分割、面积筛选、开闭运算,进而获取苹果区域图像。

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     去除背景后的苹果图像                               基于R通道图像的缺陷分割

   通过一系列的图像预处理及数据处理,最终获取到“苹果最小外接圆直径”、“R通道平局灰度等级”、“缺陷区域面积”,最终参考“GB1065-89”的苹果分级标准,对苹果进行分级,并把相应结果传输给剔除机构。

三、自动分级

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自动化评估分级系统采用PLC对不同颜色等级、有无缺陷、不同尺寸等级,分别设计了相应流水线,针对不同的分级要求,分别采用柔性抓手分类及电动分类通道等方式进行分选。


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