基于特征向量定向的橢球形水果尺寸快速檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種水果尺寸檢測(cè)的方法，尤其是涉及一種基于特征向量定向的橢球 形水果尺寸快速檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 水果的大小形狀是水果尺寸檢測(cè)的重要一環(huán)。作為水果分級(jí)的重要依據(jù)之一，在 各國(guó)的水果評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中有著嚴(yán)格規(guī)定。能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)水果尺寸會(huì)對(duì)水果品質(zhì)檢測(cè)、 水果分級(jí)的效率提高有著很大的幫助。
[0003] 在傳統(tǒng)上，水果尺寸的檢測(cè)一般用最小外接矩形MER (Minimum Enclosing Rectangle)法來(lái)檢測(cè)水果的縱橫徑。該方法是以旋轉(zhuǎn)水果為基礎(chǔ)，找到每個(gè)角度下，水果 的最外緣點(diǎn)來(lái)獲得其外接矩形，比較各個(gè)角度下外接矩形的面積或周長(zhǎng)，找到最小外接矩 形后，將其長(zhǎng)邊和短邊分別作為水果的縱徑和橫徑（Kenneth R. Castleman(美），朱志剛等 譯.數(shù)字圖像處理.北京：電子工業(yè)出版社，2002)。另外還有以水果自然對(duì)稱形態(tài)特征 為依據(jù)，確定水果尺寸的檢測(cè)位置，從而完成水果大小檢測(cè)的方法。但該法受水果果形限制 (馮斌，汪愁華.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的水果大小檢測(cè)方法.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2003(1): 73-75)。
[0004] 對(duì)于橢球形水果的尺寸檢測(cè)，MER法存在局限，在旋轉(zhuǎn)角度間隔與檢測(cè)精度之間存 在矛盾，如提高檢測(cè)精度，則旋轉(zhuǎn)角度間隔應(yīng)減小，運(yùn)算時(shí)間大幅上升，不利于生產(chǎn)上的實(shí) 時(shí)檢測(cè)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于特征向量定向的橢球形水果尺寸快速檢測(cè)方法， 通過(guò)對(duì)水果圖像的邊界坐標(biāo)信息求取特征向量來(lái)達(dá)到快速定向到水果縱徑和橫徑，避免了 MER方法通過(guò)多次旋轉(zhuǎn)水果圖像帶來(lái)的大量運(yùn)算。
[0006] 本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題，所采用技術(shù)方案的步驟是：
[0007] 獲取水果圖像，并經(jīng)二值分割、濾波和邊緣檢測(cè)后，得到水果的邊界E，建立直角坐 標(biāo)系；1)將邊界E的數(shù)據(jù)以Xl，yi，i = 1，2…N，的形式存放到水果邊界信息矩陣M，其中N 為水果邊界點(diǎn)總數(shù)；
[0008] 2)按公式⑴求水果邊界信息矩陣M的協(xié)方差矩陣C :
CN 105184775 A 說(shuō)明書 2/5 頁(yè)
[0011] 式中：
[0012] μ x是邊界E上X坐標(biāo)的均值，求法見公式（2)
[0013] μ γ是邊界E上y坐標(biāo)的均值，求法見公式（2)
[0014] Xi是邊界E上第i個(gè)點(diǎn)的X坐標(biāo)
[0015] 是邊界E上第i個(gè)點(diǎn)的y坐標(biāo)
[0016] η是邊界E上點(diǎn)的個(gè)數(shù)
[0017] 3)用公式（3)計(jì)算協(xié)方差矩陣C的特征值λ P i = 1，2
[0018] IAiE-Cl=O (3)
[0019] 用公式（4)求出特征值λ y i = 1，2的特征向量V1, i = 1，2
[0020] (A1E-C)V1= 0, i = 1,2
[0021] (4)
[0022] 用公式（5)計(jì)算單位長(zhǎng)度的特征向量VO1,
[0024] 用單位特征向量VO1, i = 1，2組成定向矩陣R，即R = [VO1VO2];
[0025] 4)用公式（6)將水果邊界信息矩陣M乘上定向矩陣R得到新的水果邊界信息矩陣 Mf ；
[0027] 式中：
[0028] 11，71為1中第1個(gè)元素
[0029] Rpq，p = 1，2, q = 1，2表示R中第p行第q列的元素
[0030] ^y' i，為M'中第i個(gè)元素
[0031] 5)在新的水果邊界信息矩陣M'分別找出X'坐標(biāo)和Y'坐標(biāo)最小值X' _，y' _和 最大值X' _，y' 用公式（7)計(jì)算水果的縱徑和橫徑：
[0033] Dmax和D min分別代表水果的縱徑和橫徑。
[0034] 本發(fā)明具有的有益的效果是：
[0035] 本發(fā)明通過(guò)對(duì)水果圖像的邊界坐標(biāo)信息求取特征向量來(lái)達(dá)到快速定向到水果縱 徑和橫徑，避免了 MER方法通過(guò)多次旋轉(zhuǎn)水果圖像帶來(lái)的大量運(yùn)算，在保證檢測(cè)精度的同 時(shí)，提高了檢測(cè)速度，本發(fā)明適于橢球形水果商品化處理過(guò)程中的水果尺寸實(shí)時(shí)檢測(cè)需要。
【附圖說(shuō)明】
[0036] 圖1是本發(fā)明的處理過(guò)程方法流程框圖。
[0037] 圖2是本發(fā)明的處理過(guò)程中建立直角坐標(biāo)系后的水果邊緣圖像。
[0038] 圖3是本發(fā)明的處理過(guò)程表現(xiàn)特征向量定向方向的圖像。
[0039] 圖4是本發(fā)明的處理過(guò)程的表現(xiàn)檢測(cè)效果的圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0040] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說(shuō)明。
[0041 ] 在本實(shí)施例中，本發(fā)明的檢測(cè)方法的采用MATLAB軟件編程實(shí)現(xiàn)。
[0042] 如圖1所示，采用專利號(hào)為ZL201110417958. 7,發(fā)明名稱為"克服尺寸和姿態(tài)影響 的水果內(nèi)部品質(zhì)信息采集方法及裝置"的中國(guó)發(fā)明專利，獲取水果圖像，并經(jīng)二值分割、濾 波和邊緣檢測(cè)后，得到水果的邊界E，建立如圖2所示的直角坐標(biāo)系后，該方法的步驟如下：
[0043] 1)將邊界E的數(shù)據(jù)以（Xl，yi) (i = 1，2···Ν，N為水果邊界點(diǎn)總數(shù)）的形式存放到 水果邊界信息矩陣Μ。
[0044] 2)按公式⑴求水果邊界信息矩陣M的的協(xié)方差矩陣C。
[0047] 式中：
[0048] μ χ是邊界E上X坐標(biāo)的均值（求法見公式（2))
[0049] μ γ是邊界E上y坐標(biāo)的均值（求法見公式（2))
[0050] Xi是邊界E上第i個(gè)點(diǎn)的χ坐標(biāo) [0051 ] y;是邊界E上第i個(gè)點(diǎn)的y坐標(biāo)
[0052] η是邊界E上點(diǎn)的個(gè)數(shù)
[0053] 3)用公式（3)計(jì)算協(xié)方差矩陣C的特征值λ i (i = 1，2)，
[0054] λ β-C I = 0 (3)
[0055] 用公式⑷求出特征值XiQ = 1，2)的特征向量ViQ = 1，2)
[0056] (A1E-C)V1= 0, i = 1,2 (4)
[0057] 用公式（5)計(jì)算單位長(zhǎng)度的特征向量VO1,
[0059] 用單位特征向量VO1 (i = 1，2)組成定向矩陣R，即R = [VO1VO2];
[0060] 相應(yīng)的MATLAB語(yǔ)句為：[R V] = eig(C) ; %其中V為特征值λ
[0061] 圖3中箭頭方向代表特征向量定位的水果縱徑和橫徑方向。
[0062] 4)用公式（6)將水果邊界信息矩陣M乘上定向矩陣R得到新的水果邊界信息矩陣 Μ'。
[0064] 式中：
[0065] X1, M中第i個(gè)元素
[0066] Rpq (p = 1，2, q = 1，2)表示R中第p行第q列的元素
[0067] ，太$M'中第i個(gè)元素
[0068] 相應(yīng)的MATLAB語(yǔ)句為：M0 = M*R ; %其中MO為新的水果邊界信息矩陣M'
[0069] 5)在新的水果邊界信息矩陣M'分別找出X'坐標(biāo)和Y'坐標(biāo)最小值X' _，y' _和 最大值X' _，y' _。用公式（7)計(jì)算水果縱徑和橫徑。
[0071] 經(jīng)過(guò)上述運(yùn)算后，0_和D _分別代表水果的縱徑和橫徑。
[0072] 圖 4 是以（X' _，y' _)，（X' _，y' _)，（X' _，y' _)，（X' _，y' _)為頂點(diǎn)的矩 形旋轉(zhuǎn)至原來(lái)角度下的情形，即將坐標(biāo)點(diǎn)如公式（8)變換并連成矩形，若只要求出縱徑和 橫徑則無(wú)需該操作。
[0074] X'，y '為M'坐標(biāo)空間下的坐標(biāo)
[0075] X，y為M坐標(biāo)空間下的坐標(biāo)
[0076] Rpq (p = 1，2, q = 1，2)表示R中第p行第q列的元素
[0077] 以下為特征向量定向法與最小外接矩形法（MER)檢測(cè)哈密瓜尺寸結(jié)果的比較。
[0078] 在哈密瓜尺寸檢測(cè)中，采用特征向量定向法與最小外接矩形法得到的0_和D_ 分別對(duì)應(yīng)哈密瓜的縱徑和橫徑。
[0079] 為檢驗(yàn)方法效果，拍攝了 60個(gè)哈密瓜樣本的圖像，并采用標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)量這些樣本 的縱徑和橫徑數(shù)據(jù)作為實(shí)測(cè)值。隨機(jī)抽取其中30個(gè)樣本作為建模集，余下的30個(gè)樣本作 為檢驗(yàn)集，用建模集樣本的縱徑和橫徑的實(shí)測(cè)值與圖像處理結(jié)果進(jìn)行一元線性回歸，分別 建立哈密瓜縱徑檢測(cè)模型和橫徑檢測(cè)模型，采用縱徑檢測(cè)模型和橫徑檢測(cè)模型計(jì)算出的結(jié) 果作為檢測(cè)值。表1是對(duì)檢驗(yàn)集進(jìn)行檢測(cè)的檢驗(yàn)結(jié)果。
[0080] 表1樣本檢驗(yàn)結(jié)果
[0083] *5°、3°、Γ、0.5°為最小外接矩形法的旋轉(zhuǎn)角度間隔
[0084] 從表1可以發(fā)現(xiàn)，特征向量定向法的平均相對(duì)偏差、最大相對(duì)偏差均優(yōu)于最小外 接矩形法，說(shuō)明本發(fā)明所述的特征向量定向法檢測(cè)精度優(yōu)于最小外接矩形法。
[0085] 表2檢測(cè)耗時(shí)比較
[0086] 單位：毫秒
[0088] *5°、3°、Γ、0.5°為最小外接矩形法的旋轉(zhuǎn)角度間隔
[0089] 表2是檢測(cè)耗時(shí)對(duì)比。測(cè)試的硬件條件為CPU AMD Α8-7100 RadeonR5,4C+4G 1.80GHz，操作系統(tǒng)為windows 8. 1的Lenovo E455計(jì)算機(jī)，軟件為MATLAB R2010b，測(cè)試方 法是將邊界數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)內(nèi)存后用tic命令開始計(jì)時(shí)，分別采用特征向量定向法和最小 外接矩形法計(jì)算水果縱徑和橫徑1000次，用toe命令停止計(jì)時(shí)，將計(jì)時(shí)結(jié)果除以1000作為 平均運(yùn)算耗時(shí)，記入表2中。
[0090] 從表2可以看出，最小外接矩形法在旋轉(zhuǎn)角度間隔為5°時(shí)檢測(cè)用時(shí)最小，但仍為 本發(fā)明所述的特征向量定向法的11-14倍，說(shuō)明本發(fā)明所述的特征向量定向法檢測(cè)速度優(yōu) 于最小外接矩形法。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于特征向量定向的橢球形水果尺寸快速檢測(cè)方法，獲取水果圖像，并經(jīng)二值 分割、濾波和邊緣檢測(cè)后，得到水果的邊界E，建立直角坐標(biāo)系；其特征在于該方法的步驟 是： 1) 將邊界E的數(shù)據(jù)以Xl，yi，i = 1，2…N，的形式存放到水果邊界信息矩陣M，其中N為 水果邊界點(diǎn)總數(shù)； 2) 按公式（1)求水果邊界信息矩陣M的協(xié)方差矩陣C :式中： μ x是邊界E上X坐標(biāo)的均值，求法見公式（2) μ γ是邊界E上y坐標(biāo)的均值，求法見公式（2) Xi是邊界E上第i個(gè)點(diǎn)的X坐標(biāo) Yi是邊界E上第i個(gè)點(diǎn)的y坐標(biāo) η是邊界E上點(diǎn)的個(gè)數(shù) 3) 用公式（3)計(jì)算協(xié)方差矩陣C的特征值λ P i = 1，2 X1E-Cl=O (3) 用公式⑷求出特征值λ ;，i = 1，2的特征向量Vi, i = 1，2 (AiW-C)Vi= 0, i = 1,2 (4) 用公式（5)計(jì)算單位長(zhǎng)度的特征向量VO1,用單位特征向量VO1, i = 1，2組成定向矩陣R，即R = [VO1VO2]; 4) 用公式（6)將水果邊界信息矩陣M乘上定向矩陣R得到新的水果邊界信息矩陣M'；式中： X1, Y1S M中第i個(gè)元素表示R中第P行第q列的元素 ，太Λ M'中第i個(gè)元素 5) 在新的水果邊界信息矩陣M'分別找出X'坐標(biāo)和Y'坐標(biāo)最小值值用公式（7)計(jì)算水果的縱徑和橫徑：〇_和D _分別代表水果的縱徑和橫徑。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于特征向量定向的橢球形水果尺寸快速檢測(cè)方法。對(duì)獲取的水果圖像進(jìn)行閾值分割、濾波、邊緣提取等操作來(lái)得到水果邊緣圖像。對(duì)邊緣圖像建立直角坐標(biāo)系；求出邊緣坐標(biāo)的協(xié)方差矩陣；進(jìn)而求得協(xié)方差矩陣的特征值與單位特征向量；利用單位特征向量定向水果，使其縱徑或橫徑方向平行于直角坐標(biāo)系水平軸，再利用計(jì)算水果邊界的上、下、左、右極值點(diǎn)來(lái)完成尺寸檢測(cè)。本發(fā)明通過(guò)對(duì)水果圖像的邊界坐標(biāo)信息求取特征向量來(lái)達(dá)到快速定向到水果縱徑和橫徑，避免了MER方法通過(guò)多次旋轉(zhuǎn)水果圖像帶來(lái)的大量運(yùn)算，在保證檢測(cè)精度的同時(shí)，提高了檢測(cè)速度，適于橢球形水果商品化處理過(guò)程中的水果尺寸實(shí)時(shí)檢測(cè)需要。
【IPC分類】G06T7/00
【公開號(hào)】CN105184775
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510501000
【發(fā)明人】饒秀勤, 宋晨波, 許濟(jì)海, 應(yīng)義斌
【申請(qǐng)人】浙江大學(xué)
【公開日】2015年12月23日
【申請(qǐng)日】2015年8月14日