本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)機械領(lǐng)域，具體涉及一種柑橘表皮缺陷果的在線圖像采集系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

柑橘風(fēng)味獨特，營養(yǎng)豐富，深受消費者青睞。在我國柑橘總產(chǎn)量很大，但絕大部分品種在國內(nèi)銷售價格低，“賣果難”的問題經(jīng)常出現(xiàn)，這使得柑橘產(chǎn)業(yè)發(fā)展的勢頭受到抑制，一個重要原因就是采后商品化處理落后，外觀質(zhì)量較差，導(dǎo)致水果的市場競爭力較弱。

根據(jù)水果產(chǎn)銷趨勢可以發(fā)現(xiàn)，水果產(chǎn)值的大部分是由產(chǎn)后處理和產(chǎn)后加工創(chuàng)造來的。水果的產(chǎn)后商品化處理包括清洗、打蠟、選果、包裝。目前我國國內(nèi)水果商品化處理過程中的清潔、打蠟設(shè)備已經(jīng)比較成熟，但是分級設(shè)備還比較落后。現(xiàn)有技術(shù)中已經(jīng)有根據(jù)水果大小和顏色對水果分級的柑橘品質(zhì)分級生產(chǎn)線，但是仍然無法檢測柑橘的表皮缺陷。

表皮缺陷分為常見性表皮缺陷和表皮腐爛。常見性表皮缺陷是指薊馬果、風(fēng)傷果、潰瘍病果、裂傷果、炭疽病果、蟲傷果等，這些果實表皮因為病害或者蟲害導(dǎo)致外表丑陋，降低了消費者購買欲望，同時果實風(fēng)味也受到影響。表皮腐爛是由真菌感染引起的，在柑橘果品收獲期間，極易通過傷口侵入果實，引起水果的采后腐敗。更嚴重的，表皮腐敗具有傳播性，在非常短的時間里，少量的感染果可以使整批水果腐敗，造成很大的經(jīng)濟損失；并且還會影響水果后續(xù)的運作，如儲藏和運輸。因此，保鮮運輸前，在產(chǎn)地準確地分揀出這些被感染引起的早期腐敗果，不僅可以非常好地控制整批水果的質(zhì)量，也可以有效地防止這種病害傳播至其它批次柑橘。

目前，我國水果分級加工廠中，這些表皮缺陷果由工人手工挑選剔除。這種方法非常有效，但是操作員的工作負荷大，容易產(chǎn)生疲勞。每隔一段時間輪換操作員的方法也會導(dǎo)致檢測效率比較低，也無法保證每一個缺陷果都被剔除掉。因此，亟需開發(fā)一種有效的快速自動化檢測柑橘表皮缺陷的設(shè)備。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種用于檢測柑橘表皮缺陷的在線圖像采集系統(tǒng)及方法，可以解決現(xiàn)有技術(shù)中人工挑選柑橘早期腐爛和表皮缺陷工作負荷大導(dǎo)致檢測效率低的問題。

第一方面，本發(fā)明提供了一種用于檢測柑橘表皮缺陷的在線圖像采集系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括紫外光檢測設(shè)備，可見光檢測設(shè)備和阻光外殼；所述阻光外殼設(shè)置在所述紫外光檢測設(shè)備和所述可見光檢測設(shè)備的外部，并且柑橘依次通過所述紫外光檢測設(shè)備和所述可見光檢測設(shè)備；

所述紫外光檢測設(shè)備用于向柑橘表皮照射紫外光以使柑橘腐敗區(qū)域產(chǎn)生黃色熒光并實時獲取柑橘旋轉(zhuǎn)狀態(tài)下不同位置的熒光圖像；

所述可見光檢測設(shè)備用于向柑橘表皮照射可見光并獲取所述柑橘旋轉(zhuǎn)時不同位置的彩色圖像；

所述阻光外殼用于在柑橘通過所述紫外光檢測設(shè)備和所述可見光檢測設(shè)備時阻止雜散光進入。

可選地，所述紫外光檢測設(shè)備包括：紫外光檢測箱體、多條高壓紫外光水銀燈管、多個紫外光通過濾波板、至少兩個第一條狀凹面鏡、至少兩個半圓弧形紫外光反射罩、紫外光漫反射膜、帶通濾光片和第一工業(yè)RGB彩色相機；

所述紫外光檢測箱體相對的兩個側(cè)面分別設(shè)置有進口和出口，其他兩個側(cè)面上設(shè)置有紫外光漫反射膜；所述紫外光檢測箱體的頂部固定有多條高壓紫外光水銀燈管，所述高壓紫外光水銀燈管與所述進口和出口所在直線方向相同；在多條高壓紫外光水銀燈管的外部設(shè)置有紫外光通過濾波板，在所述紫外光通過濾波板與所述頂部之間設(shè)置有半圓弧形紫外光反射罩；在所述紫外光檢測箱體頂部還設(shè)置有帶通濾光片；第一條狀凹面鏡設(shè)置在所述紫外光檢測設(shè)備底部中心線位置的兩側(cè)形成柑橘輸送通道，所述中心線與所述進口和出口所在直線方向相同；所述第一工業(yè)RGB彩色相機固定在所述紫外光檢測箱體的頂部；

所述高壓紫外光水銀燈管用于發(fā)射紫外光；

所述半圓弧形紫外光反射罩將向四面八方的紫外光集中反射到柑橘表皮，以增強柑橘表皮接收的光照強度和光照均勻度并提高紫外熒光效果；

所述至少兩個第一條狀凹面鏡用于在柑橘通過所述柑橘輸送通道時呈現(xiàn)所述柑橘側(cè)面的熒光圖像；

所述第一工業(yè)RGB彩色相機用于實時獲取所述熒光圖像。

可選地，所述可見光檢測設(shè)備包括：可見光檢測箱體、至少兩個第二條狀凹面鏡、半圓弧形可見光反射罩、可見光漫反射膜、陣列式LED白色點光源和第二工業(yè)RGB彩色相機；

所述可見光檢測箱體相對的兩個側(cè)面分別設(shè)置有進口和出口，其他兩個側(cè)面上設(shè)置有可見光漫反射膜；所述可見光檢測箱體的頂部固定有陣列式LED白色點光源，所述陣列式LED白色點光源與所述進口和出口所在直線方向相同；在所述陣列式LED白色點光源與所述可見光檢測箱體的頂部之間設(shè)置有半圓弧形可見光反射罩；在所述可見光檢測箱體的頂部通過圓形通孔固定所述第二工業(yè)RGB彩色相機；至少兩個第二條狀凹面鏡設(shè)置在所述可見光檢測設(shè)備底部中心線位置的兩側(cè)形成柑橘輸送通道，所述可見光檢測設(shè)備底部中心線與所述進口和出口所在直線方向相同；

所述陣列式LED白色點光源用于發(fā)射可見光；

所述半圓弧形可見光反射罩將向四面八方的可見光集中反射到柑橘表皮，增強柑橘表皮反射光的反射強度和均勻度以增加柑橘背光區(qū)域的表皮光照亮度與檢測精度；

所述至少兩個第二條狀凹面鏡用于在柑橘通過所述柑橘輸送通道時呈現(xiàn)所述柑橘側(cè)面的圖像；

所述第二工業(yè)RGB彩色相機用于實時獲取所述柑橘側(cè)面的圖像。

可選地，所述第一條狀凹面鏡和所述第二條狀凹面鏡的安裝角度為45度；

和/或，

所述阻光外殼包括阻光拱形通道和相機外箱體；

所述阻光拱形通道設(shè)有三道用0.5mm厚橡膠皮條制成的通道門；相鄰兩道通道門之間距離為10cm；

所述相機外箱體固定在所述紫外光檢測設(shè)備和所述可見光檢測設(shè)備的上部；并且所述相機外箱體兩側(cè)還設(shè)置有橫桿，所述橫桿上設(shè)置有可調(diào)節(jié)高度的相機固定鋼架和槽孔，用于調(diào)節(jié)所述第一工業(yè)RGB彩色相機和/或所述第二工業(yè)RGB彩色相機的高度；

和/或，

所述帶通濾波片與所述第一工業(yè)RGB彩色相機鏡頭的中心位置在同一條垂直線上。

可選地，所述帶通濾光片允許波長為530～650nm的光線通過；所述高壓紫外光水銀燈管能夠發(fā)出主峰為365nm的紫外光。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種基于上文所述的在線圖像采集系統(tǒng)實現(xiàn)的檢測方法，所述方法包括：

柑橘在導(dǎo)軌和果杯的作用下，旋轉(zhuǎn)滾動地通過第一道通道門進入紫外光檢測設(shè)備；

所述紫外光檢測設(shè)備實時獲取柑橘直射圖像和映射圖像；當柑橘表皮出現(xiàn)早期腐爛時所述熒光圖像呈現(xiàn)為黃色；所述柑橘表皮正常時所述熒光圖像為暗色；

剔除表皮腐爛果后，剩余柑橘進入可見光檢測設(shè)備；

所述可見光檢測設(shè)備實時獲取柑橘直射圖像和映射圖像，并根據(jù)所述直射圖像和所述映射圖像進行顏色空間變換和閾值分割,確定常見表皮缺陷果和正常果。

可選地，所述方法還包括：

根據(jù)直射圖像計算正常果的大小，并根據(jù)所述正常果的大小按照預(yù)設(shè)分級表進行分級。

可選地，判斷柑橘表皮出現(xiàn)早期腐爛通過以下步驟獲?。?/p>

獲取柑橘熒光圖像中G分量圖像，并計算所述G分量圖像的Mirror圖像；

根據(jù)所述G分量圖像和所述G分量圖像的Mirror圖像進行圖像比運算；

利用單閾值方法構(gòu)建去除背景的掩膜圖像，并利用所述掩膜圖像以及亮度和光譜提取柑橘的腐爛缺陷特征；

基于亮度的腐爛缺陷特征提取包括：利用所述腌膜圖像相繼點乘和的分量比圖像得到熒光反射校正圖像；將去除熒光反射圖像進行閾值提取和開運算得到腐爛區(qū)域的二值圖像；

基于光譜的腐爛缺陷特征提取包括：選擇同時滿足G>R和G>B的光譜點為腐爛區(qū)域像素，對所得區(qū)域進行閉運算。

可選地，判斷柑橘表皮具有表皮缺陷通過以下步驟獲?。?/p>

獲取可見光照射下柑橘RGB圖像中G分量圖像和B分量圖像，計算的分量比圖像；

采用單閾值方法構(gòu)建二值化掩膜模板，提取到去除背景的RGB掩膜圖像；

將所述RGB掩膜圖像轉(zhuǎn)化成HSI顏色空間圖像，并提取H分量圖像；

對所述H分量圖像執(zhí)行偽彩色變化以獲取偽彩色圖像；

將所述偽彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)镽GB圖像，從所述RGB圖像中提取G分量圖像G’；

對所述G分量圖像G’進行單閾值計算且進行形態(tài)學(xué)去噪聲得到二值化圖像，所述二值化圖像中的非零序區(qū)域為常見表皮缺陷區(qū)域。

由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明中紫外光檢測設(shè)備可根據(jù)柑橘表皮的熒光特性，采集熒光圖像，通過圖像分析確定表皮腐爛區(qū)域，識別腐爛果，再通過卸果裝置剔除表皮腐爛果；可見光檢測設(shè)備可采集到果面的顏色差異，通過圖像顏色空間變換和閾值分割，可判別出正常果和常見表皮缺陷果?？梢姡景l(fā)明通過水果的旋轉(zhuǎn)和凹面鏡的使用，可以采集到水果的全表面圖像，從而提高檢測精確度；兩次不同原理與方法的檢測，可以逐步剔除表皮缺陷果。另外，本發(fā)明還可以大大降低工人的勞動強度，使水果可以快速準確分級，提升產(chǎn)品競爭力，提高果農(nóng)收益。

附圖說明

通過參考附圖會更加清楚的理解本發(fā)明的特征和優(yōu)點，附圖是示意性的而不應(yīng)理解為對本發(fā)明進行任何限制，在附圖中：

圖1是本發(fā)明提供的一種用于檢測柑橘表皮缺陷的在線圖像采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是圖1中紫外光檢測設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是圖1中可見光檢測設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是圖1中阻光拱形通道結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是圖1中相機外箱體結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6～圖7是水果通過紫外光檢測設(shè)備示意圖；

圖8是水果通過可見光檢測設(shè)備示意圖；

圖9是早期腐爛果檢測流程示意圖；

圖10是早期腐爛果檢測結(jié)果示意圖；

圖11是常見缺陷果檢測流程示意圖；

圖12是常見表皮缺陷果檢測結(jié)果示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

如圖1所示，本實施例公開一種用于檢測柑橘表皮缺陷的在線圖像采集系統(tǒng)，包括紫外光檢測設(shè)備、可見光檢測設(shè)備和阻光外殼。阻光外殼設(shè)置在紫外光檢測設(shè)備和可見光檢測設(shè)備的外部，并且柑橘依次通過紫外光檢測設(shè)備和可見光檢測設(shè)備。紫外光檢測設(shè)備用于向柑橘表皮照射紫外光以使柑橘腐敗區(qū)域產(chǎn)生黃色熒光并實時獲取所述柑橘的熒光圖像；可見光檢測設(shè)備用于向柑橘表皮照射可見光并獲取所述柑橘旋轉(zhuǎn)時不同位置的彩色圖像；阻光外殼用于在柑橘通過所述紫外光檢測設(shè)備和所述可見光檢測設(shè)備時阻止雜散光進入。

如圖1、圖2、圖6、圖7所示，紫外光檢測設(shè)備包括紫外光檢測箱體1、高壓紫外光水銀燈管8、紫外光通過濾波板9、第一條狀凹面鏡10、半圓弧形紫外光反射罩11、紫外光漫反射膜12、帶通濾光片13和第一工業(yè)RGB彩色相機22。其中，高壓紫外光水銀燈管8安裝紫外光檢測箱體1的頂部。當上述頂部設(shè)置有梯形時，該高壓紫外水銀燈管8安裝在肩部(即梯形的腰)，并且可發(fā)射中心波段365nm紫外光。高壓紫外水銀燈管8的安裝高度可以調(diào)節(jié)，從而使得燈管發(fā)出的光更有效的照射在水果表皮。高壓紫外光水銀燈管8背面設(shè)置有半圓弧形紫外光反射罩11，該半圓弧形紫外光聚光反射罩11材質(zhì)為氧化鋁板，其表皮鍍有耐高溫層，并貼有紫外光漫反射膜12。紫外光聚光反射罩11和紫外光漫反射膜12可以使得紫外水銀燈管8向四面八方發(fā)出的光，最大程度集中反射到水果表皮，增強水果表皮所接收的光照強度和光照均勻度，提高紫外熒光效果。

紫外光檢測箱體1頂部為平頂，并設(shè)置有一圓形通孔平臺。通孔平臺上部用于安裝帶通濾光片13，該帶通濾波片用于通過波長為530～650nm的光線，530nm以下和650nm以上全部截止?？梢?，通過安裝帶通濾波片13，可以有效地去除紫外光高壓水銀燈管8發(fā)出的紫外光中紫外可見光(由于制造工藝受限，紫外光光源中通常包含部分紫色可見光)。第一條狀凹面鏡10安裝在檢測箱底部中心位置兩側(cè)，兩塊凹面鏡中間為水果輸送通道，其安裝α角度可以設(shè)置有0°～90°。優(yōu)選為45°，此時可以以最大面積地將輸送通道內(nèi)的水果側(cè)面圖像呈現(xiàn)在第一條狀凹面鏡10中，并被第一工業(yè)RGB彩色相機22獲取到進行缺陷識別。

如圖1、圖3、圖8所示，可見光檢測設(shè)備包括可見光檢測箱體2、第二條狀凹面鏡(實際應(yīng)用中，第二條狀凹面鏡與第一條狀凹面鏡10完全相同，后面都以第一條狀凹面鏡10表示)、圓形通孔14、半圓弧形可見光反射罩15、可見光漫反射膜16、陣列式LED白色點光源17、第二工業(yè)RGB彩色相機22’。

陣列式LED白色光點光源17安裝在可見光檢測箱體2的上端肩部，陣列式LED白色光點光源17背面設(shè)置有半圓弧形可見光反射罩14?？梢姽鈾z測箱體2內(nèi)部貼有可見光反射膜16，可以提高反射光的反射強度和均勻度，增加水果背光部分區(qū)域的表皮光照亮度提高檢測精度。

圓形通孔14上方安裝有第二工業(yè)RGB彩色相機22’，相機目鏡對準圓形通孔14，以便采集箱體內(nèi)通過的水果圖像。第二條狀凹面鏡10’安裝在可見光檢測箱3底部中心位置兩側(cè)，兩塊第二條狀凹面鏡10’中間為水果輸送通道，其安裝α角度為45°左右，用以最大面積地將輸送通道內(nèi)的水果側(cè)面圖像呈現(xiàn)在凹面鏡10中，可以使反射光源角度最大限度對準輸送通道中通過的水果表皮，增加其光照亮度，并被第二工業(yè)RGB彩色相機22’獲取到側(cè)面圖像，并進行表皮缺陷識別。

如圖1、圖4、圖5，阻光外殼包括阻光拱形通道7和相機外箱體3。阻光拱形通道7包含三道用0.5mm厚橡膠條18制成的拱形通道門，相鄰兩道通道門之間距離為10cm。在柑橘果實依次通過3道通道門時，可以很好的防止外界雜散光進入檢測箱體，干擾檢測效果。相機外箱體3固定在紫外光檢測箱體和可見光檢測箱體頂部，兩側(cè)設(shè)置有可調(diào)節(jié)高度的相機固定衡桿，可以通過安裝槽孔21調(diào)節(jié)相機物距高度，使相機鏡頭與紫外光檢測設(shè)備中的帶通濾光片13、可見光檢測箱的圓形通孔14銜接。

本發(fā)明實施例提供的一種用于檢測柑橘表皮缺陷的在線圖像采集系統(tǒng)工作流程包括：

輸送的水果在導(dǎo)軌4和果杯5的作用下旋轉(zhuǎn)滾動，通過阻光拱形通道7進入紫外光檢測箱體1，由于阻光拱形通道7長度達20cm，且具有3層橡膠條制成的通道門，可以隔離外界干擾光。

進入紫外光檢測設(shè)備時，高壓紫外光水銀燈管發(fā)出的強紫外光的可以使得真菌感染引起的腐敗柑橘其腐爛區(qū)域發(fā)出黃色的熒光，而正常果皮區(qū)域則不會發(fā)出熒光將保持較暗的表皮顏色。由于制造技術(shù)上的原因，所用高壓紫外光水銀燈管所發(fā)出的光雖然中心波長是365nm，但其輻射范圍是320～400nm，所以紫外光中必然帶著紫色的光，這樣在鏡頭前安裝的帶通濾波片13可以有效地將紫色光去除，獲取果皮和腐敗區(qū)域?qū)φ斩雀鼮榍逦狞S色熒光圖像。

由于水果被傳送時處于旋轉(zhuǎn)翻滾狀態(tài)，為了更加全面檢測水果樣本整個表皮區(qū)域，每個水果在旋轉(zhuǎn)時拍攝3幅不同位置圖像。此外，檢測箱中所安裝的條狀凹面鏡10可以呈現(xiàn)水果旋轉(zhuǎn)過程中左右兩側(cè)的圖像，第一工業(yè)RGB相機22可以記錄下每一個樣本在紫外光檢測箱體1內(nèi)的3幅直射圖和6幅條狀凹面鏡10中的映射圖像，可以全面的采集樣本表皮信息，提高表皮腐爛果的識別精度。

紫外光檢測箱體1內(nèi)所采集的熒光圖像通過計算機的分析，立刻分辨出該樣本是否為腐爛樣本，如果該樣本是腐爛樣本，則當該樣本從紫外光檢測箱體1通過后被卸果裝置卸果，即不再進入可見光檢測設(shè)備。如果該樣本不是腐爛果，則該樣本進入可見光檢測箱體2。

可見光檢測箱體2內(nèi)，在陣列式LED白色光點光源17的照射下，第二工業(yè)RGB彩色相機22’采集柑橘旋轉(zhuǎn)時不同位置下的3幅直射圖像和6幅映像圖，由于表皮缺陷果受病位置與正常表皮顏色不同，因此通過RGB圖像中表皮顏色的差異可區(qū)分出常見缺陷果和正常果。當采集的可見光圖像在計算機的分析后發(fā)現(xiàn)其表皮有缺陷，則歸入缺陷果類，當樣本分析后無明顯缺陷，則該樣本為正常果。此外，還可通過3幅直射圖去計算正常果的大小，進而通過正常果的大小根據(jù)預(yù)設(shè)分級表進行果實分級。上述預(yù)設(shè)分級表是預(yù)設(shè)在計算機的正常果大小與等級對應(yīng)表。

需要說明的是，本發(fā)明采集得到的紫外光檢測圖和可見光檢測圖均包含至少3幅直射圖和6幅水果左右兩側(cè)位置在凹面鏡10和10’中的映射圖像，計算機分析所采集得到的圖像時，9幅圖像中任何一幅圖像包含腐爛或者任何一種常見表皮缺陷時，均被判定為腐爛果或者常見表皮缺陷果。

本實施例的柑橘早期腐爛果和常見表皮缺陷果的機器視覺圖像采集系統(tǒng)適用于不同大小和種類的柑橘類水果，能夠?qū)崿F(xiàn)自動化檢測真菌感染引起的早期柑橘腐爛果和常見表皮缺陷果，篩選和分級正常果，從而提升檢測表皮缺陷果的效率和準確率，降低工人的勞動強度。

第二方面，本發(fā)明還提供了一種基于上文所述的在線圖像采集系統(tǒng)實現(xiàn)的檢測方法，所述方法包括：

柑橘在導(dǎo)軌和果杯的作用下，旋轉(zhuǎn)滾動地通過第一道通道門進入紫外光檢測設(shè)備；

所述紫外光檢測設(shè)備實時獲取柑橘直射圖像和映射圖像；當柑橘表皮出現(xiàn)早期腐爛時所述熒光圖像呈現(xiàn)為黃色；所述柑橘表皮正常時所述熒光圖像為暗色；

剔除表皮腐爛果后，剩余柑橘進入可見光檢測設(shè)備；

所述可見光檢測設(shè)備實時獲取柑橘直射圖像和映射圖像，并根據(jù)所述直射圖像和所述映射圖像進行顏色空間變換和閾值分割,確定常見表皮缺陷果和正常果。

優(yōu)選地，所述方法還包括：根據(jù)3幅直射圖像計算正常果的大小，并根據(jù)所述正常果的大小按照預(yù)設(shè)分級表進行分級。

實際應(yīng)用中，以贛南臍橙為例，所選樣本包括腐敗果、多種常見表皮缺陷果(風(fēng)傷、炭疽病，潰瘍，裂果，薊馬，蟲咬)和正常果，柑橘表皮出現(xiàn)早期腐爛通過以下步驟獲取，如圖9所示，包括：

步驟1，根據(jù)工業(yè)RGB彩色相機獲取如圖10-a(圖10中第一列)所示的柑橘側(cè)面的熒光圖像，以及該熒光圖像中G分量圖像(如圖10-b所示)，并計算所述G分量圖像的Mirror圖像。

步驟2，根據(jù)上述G分量圖像和上述G分量圖像的Mirror圖像進行圖像比運算得到圖像比圖像(如圖10-c所示)。

步驟3，利用單閾值方法(閾值T1＝80)構(gòu)建去除背景的掩膜圖像，并利用掩膜圖像以及亮度和光譜提取柑橘的腐爛缺陷特征。

基于亮度的腐爛缺陷特征提取包括：分別提供和的分量比圖像。然后利用步驟1中上述腌膜圖像相繼點乘和的分量比圖像得到熒光反射校正圖像(如圖10-d所示)。將去除熒光反射圖像進行閾值提取(閾值T2＝124)和開運算得到腐爛區(qū)域的二值圖像(如圖10-e所示)。在此，圖像的乘法運算是因為水果表皮較大的曲率變化導(dǎo)致熒光RGB圖像(如圖10-a所示)各分量圖像表皮灰度分布不均，從而給腐爛區(qū)域的提取造成困難，進行點乘運算可以使表皮灰度分布均勻，同時可去除熒光反射。

基于光譜的腐爛缺陷特征提取包括：選擇同時滿足G>R和G>B的光譜點為腐爛區(qū)域像素，對所得區(qū)域進行閉運算。本發(fā)明的發(fā)明人通過對腐爛表皮和常見缺陷表皮的光譜特性分析發(fā)現(xiàn)，只有早期腐爛表皮的G分量灰度值同時高于R和B的分量灰度值即G>R且G>B，而其他類型表皮缺陷則不具備這一光譜特性，因此選擇同時滿足G>R且G>B的光譜點即為腐爛區(qū)域像素。

為了提高腐敗區(qū)域的識別成功率，本發(fā)明實施例中將亮度與光譜特征進行組合即同時滿足亮度特征提取和光譜特征提取的圖像像素才是腐爛區(qū)域。

需要說明的是，圖10中從上到下每行分別表示：(1)正常果；(2)果梗；(3)風(fēng)傷；(4)裂果；(5)薊馬；(6)蟲咬；(7)潰瘍；(8)早期腐爛果。

實際應(yīng)用中，判斷柑橘具有常見表皮缺陷通過以下步驟獲取，如圖11所示，包括：

步驟1，獲取可見光照射下柑橘RGB圖像(如圖12-a所示)中G分量圖像和B分量圖像，計算的分量比圖像。

步驟2，采用單閾值方法(閾值為145)構(gòu)建二值化掩膜模板(如圖12-b所示)，提取到去除背景的RGB掩膜圖像。

步驟3，將RGB掩膜圖像轉(zhuǎn)化成HSI(色調(diào)H，飽和度S和亮度I)顏色空間圖像，并提取H分量圖像(如圖12-c所示)。需要說明的是，轉(zhuǎn)化成HSI顏色空間圖像是因為水果表皮曲率變化較大，導(dǎo)致RGB圖像各分量圖像表皮灰度分布不均，會給缺陷區(qū)域提取造成困難。另外，提取H分量圖像是由于H分量為HSI空間中的色調(diào)分量，其對水果表皮較大曲率變化造成的可見光強度照射下不均的敏感性較低。

步驟4，對H分量圖像執(zhí)行偽彩色變化以獲取偽彩色圖像(圖12-d所示)。

步驟5，將偽彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)镽GB圖像，并從該RGB圖像中提取G分量圖像G’(如圖12-e所示)。由圖12-e可見，常見缺陷區(qū)域的果皮和正常果皮區(qū)域?qū)φ斩让黠@。

步驟6，對G分量圖像G’進行單閾值計算(閾值為150)快速分割并進行形態(tài)學(xué)去噪得到二值化圖像(圖12-f)。該二值化圖像中的非零序區(qū)域為常見表皮缺陷區(qū)域(圖12-g)。從結(jié)果可以看出，多種常見缺陷果的缺陷區(qū)域均能夠有效地被檢測到。

需要說明的是，圖12中從上到下每行分別表示：(1)正常果，(2)風(fēng)傷，(3)炭疽病，(4)潰瘍，(5)裂果，(6)薊馬，(7)蟲咬

由上可以看出，本發(fā)明實施例提供的檢測方法基于上文所述的在線圖像采集系統(tǒng)實現(xiàn)，因而可以解決同樣的技術(shù)問題，并取得相同的技術(shù)效果，在此不再一一贅述。

在本發(fā)明中，術(shù)語“第一”、“第二”、“第三”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性。術(shù)語“多個”指兩個或兩個以上，除非另有明確的限定。

雖然結(jié)合附圖描述了本發(fā)明的實施方式，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下做出各種修改和變型，這樣的修改和變型均落入由所附權(quán)利要求所限定的范圍之內(nèi)。