本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)機(jī)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(dú)特，營(yíng)養(yǎng)豐富，深受消費(fèi)者青睞。在我國(guó)柑橘總產(chǎn)量很大，但絕大部分品種在國(guó)內(nèi)銷售價(jià)格低，“賣果難”的問(wèn)題經(jīng)常出現(xiàn)，這使得柑橘產(chǎn)業(yè)發(fā)展的勢(shì)頭受到抑制，一個(gè)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力較弱。

根據(jù)水果產(chǎn)銷趨勢(shì)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(lái)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(guó)國(guó)內(nèi)水果商品化處理過(guò)程中的清潔、打蠟設(shè)備已經(jīng)比較成熟，但是分級(jí)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(duì)水果分級(jí)的柑橘品質(zhì)分級(jí)生產(chǎn)線，但是仍然無(wú)法檢測(cè)柑橘的表皮缺陷。

表皮缺陷分為常見(jiàn)性表皮缺陷和表皮腐爛。常見(jiàn)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(chóng)傷果等，這些果實(shí)表皮因?yàn)椴『蛘呦x(chóng)害導(dǎo)致外表丑陋，降低了消費(fèi)者購(gòu)買欲望，同時(shí)果實(shí)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(guò)傷口侵入果實(shí)，引起水果的采后腐敗。更嚴(yán)重的，表皮腐敗具有傳播性，在非常短的時(shí)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(jì)損失；并且還會(huì)影響水果后續(xù)的運(yùn)作，如儲(chǔ)藏和運(yùn)輸。因此，保鮮運(yùn)輸前，在產(chǎn)地準(zhǔn)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(guó)水果分級(jí)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(fù)荷大，容易產(chǎn)生疲勞。每隔一段時(shí)間輪換操作員的方法也會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)效率比較低，也無(wú)法保證每一個(gè)缺陷果都被剔除掉。因此，亟需開(kāi)發(fā)一種有效的快速自動(dòng)化檢測(cè)柑橘表皮缺陷的設(shè)備。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種用于檢測(cè)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(fù)荷大導(dǎo)致檢測(cè)效率低的問(wèn)題。

第一方面，本發(fā)明提供了一種用于檢測(cè)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(cè)設(shè)備，可見(jiàn)光檢測(cè)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(cè)設(shè)備和所述可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備的外部，并且柑橘依次通過(guò)所述紫外光檢測(cè)設(shè)備和所述可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備；

所述紫外光檢測(cè)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(shí)時(shí)獲取柑橘旋轉(zhuǎn)狀態(tài)下不同位置的熒光圖像；

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

所述阻光外殼用于在柑橘通過(guò)所述紫外光檢測(cè)設(shè)備和所述可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備時(shí)阻止雜散光進(jìn)入。

可選地，所述紫外光檢測(cè)設(shè)備包括：紫外光檢測(cè)箱體、多條高壓紫外光水銀燈管、多個(gè)紫外光通過(guò)濾波板、至少兩個(gè)第一條狀凹面鏡、至少兩個(gè)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(jī)；

所述紫外光檢測(cè)箱體相對(duì)的兩個(gè)側(cè)面分別設(shè)置有進(jìn)口和出口，其他兩個(gè)側(cè)面上設(shè)置有紫外光漫反射膜；所述紫外光檢測(cè)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(jìn)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(guò)濾波板，在所述紫外光通過(guò)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(cè)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(cè)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(jìn)口和出口所在直線方向相同；所述第一工業(yè)RGB彩色相機(jī)固定在所述紫外光檢測(cè)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(qiáng)柑橘表皮接收的光照強(qiáng)度和光照均勻度并提高紫外熒光效果；

所述至少兩個(gè)第一條狀凹面鏡用于在柑橘通過(guò)所述柑橘輸送通道時(shí)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(jī)用于實(shí)時(shí)獲取所述熒光圖像。

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

所述可見(jiàn)光檢測(cè)箱體相對(duì)的兩個(gè)側(cè)面分別設(shè)置有進(jìn)口和出口，其他兩個(gè)側(cè)面上設(shè)置有可見(jiàn)光漫反射膜；所述可見(jiàn)光檢測(cè)箱體的頂部固定有陣列式LED白色點(diǎn)光源，所述陣列式LED白色點(diǎn)光源與所述進(jìn)口和出口所在直線方向相同；在所述陣列式LED白色點(diǎn)光源與所述可見(jiàn)光檢測(cè)箱體的頂部之間設(shè)置有半圓弧形可見(jiàn)光反射罩；在所述可見(jiàn)光檢測(cè)箱體的頂部通過(guò)圓形通孔固定所述第二工業(yè)RGB彩色相機(jī)；至少兩個(gè)第二條狀凹面鏡設(shè)置在所述可見(jiàn)光檢測(cè)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(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備底部中心線與所述進(jìn)口和出口所在直線方向相同；

所述陣列式LED白色點(diǎn)光源用于發(fā)射可見(jiàn)光；

所述半圓弧形可見(jiàn)光反射罩將向四面八方的可見(jiàn)光集中反射到柑橘表皮，增強(qiáng)柑橘表皮反射光的反射強(qiáng)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(cè)精度；

所述至少兩個(gè)第二條狀凹面鏡用于在柑橘通過(guò)所述柑橘輸送通道時(shí)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(jī)用于實(shí)時(shí)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(jī)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(jī)外箱體固定在所述紫外光檢測(cè)設(shè)備和所述可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備的上部；并且所述相機(jī)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(jī)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(jī)和/或所述第二工業(yè)RGB彩色相機(jī)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(jī)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(zhǎng)為530～650nm的光線通過(guò)；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(shí)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(shí)現(xiàn)的檢測(cè)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(dòng)地通過(guò)第一道通道門進(jìn)入紫外光檢測(cè)設(shè)備；

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

剔除表皮腐爛果后，剩余柑橘進(jìn)入可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備；

所述可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)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(jìn)行顏色空間變換和閾值分割,確定常見(jiàn)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(jì)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(jí)表進(jìn)行分級(jí)。

可選地，判斷柑橘表皮出現(xiàn)早期腐爛通過(guò)以下步驟獲取：

獲取柑橘熒光圖像中G分量圖像，并計(jì)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(jìn)行圖像比運(yùn)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(diǎn)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(jìn)行閾值提取和開(kāi)運(yùn)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(shí)滿足G>R和G>B的光譜點(diǎn)為腐爛區(qū)域像素，對(duì)所得區(qū)域進(jìn)行閉運(yùn)算。

可選地，判斷柑橘表皮具有表皮缺陷通過(guò)以下步驟獲取：

獲取可見(jiàn)光照射下柑橘RGB圖像中G分量圖像和B分量圖像，計(jì)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(duì)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(duì)所述G分量圖像G’進(jìn)行單閾值計(jì)算且進(jìn)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?yàn)槌Ｒ?jiàn)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(cè)設(shè)備可根據(jù)柑橘表皮的熒光特性，采集熒光圖像，通過(guò)圖像分析確定表皮腐爛區(qū)域，識(shí)別腐爛果，再通過(guò)卸果裝置剔除表皮腐爛果；可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備可采集到果面的顏色差異，通過(guò)圖像顏色空間變換和閾值分割，可判別出正常果和常見(jiàn)表皮缺陷果?？梢?jiàn)，本發(fā)明通過(guò)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(cè)精確度；兩次不同原理與方法的檢測(cè)，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(dòng)強(qiáng)度，使水果可以快速準(zhǔn)確分級(jí)，提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，提高果農(nóng)收益。

附圖說(shuō)明

通過(guò)參考附圖會(huì)更加清楚的理解本發(fā)明的特征和優(yōu)點(diǎn)，附圖是示意性的而不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明進(jìn)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(cè)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(cè)設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是圖1中可見(jiàn)光檢測(cè)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(jī)外箱體結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6～圖7是水果通過(guò)紫外光檢測(cè)設(shè)備示意圖；

圖8是水果通過(guò)可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備示意圖；

圖9是早期腐爛果檢測(cè)流程示意圖；

圖10是早期腐爛果檢測(cè)結(jié)果示意圖；

圖11是常見(jiàn)缺陷果檢測(cè)流程示意圖；

圖12是常見(jiàn)表皮缺陷果檢測(cè)結(jié)果示意圖。

具體實(shí)施方式

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

如圖1所示，本實(shí)施例公開(kāi)一種用于檢測(cè)柑橘表皮缺陷的在線圖像采集系統(tǒng)，包括紫外光檢測(cè)設(shè)備、可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備和阻光外殼。阻光外殼設(shè)置在紫外光檢測(cè)設(shè)備和可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備的外部，并且柑橘依次通過(guò)紫外光檢測(cè)設(shè)備和可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備。紫外光檢測(cè)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(shí)時(shí)獲取所述柑橘的熒光圖像；可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備用于向柑橘表皮照射可見(jiàn)光并獲取所述柑橘旋轉(zhuǎn)時(shí)不同位置的彩色圖像；阻光外殼用于在柑橘通過(guò)所述紫外光檢測(cè)設(shè)備和所述可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備時(shí)阻止雜散光進(jìn)入。

如圖1、圖2、圖6、圖7所示，紫外光檢測(cè)設(shè)備包括紫外光檢測(cè)箱體1、高壓紫外光水銀燈管8、紫外光通過(guò)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(jī)22。其中，高壓紫外光水銀燈管8安裝紫外光檢測(cè)箱體1的頂部。當(dāng)上述頂部設(shè)置有梯形時(shí)，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(qiáng)水果表皮所接收的光照強(qiáng)度和光照均勻度，提高紫外熒光效果。

紫外光檢測(cè)箱體1頂部為平頂，并設(shè)置有一圓形通孔平臺(tái)。通孔平臺(tái)上部用于安裝帶通濾光片13，該帶通濾波片用于通過(guò)波長(zhǎng)為530～650nm的光線，530nm以下和650nm以上全部截止。可見(jiàn)，通過(guò)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(jiàn)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(jiàn)光)。第一條狀凹面鏡10安裝在檢測(cè)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(shí)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(jī)22獲取到進(jìn)行缺陷識(shí)別。

如圖1、圖3、圖8所示，可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備包括可見(jiàn)光檢測(cè)箱體2、第二條狀凹面鏡(實(shí)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(jiàn)光反射罩15、可見(jiàn)光漫反射膜16、陣列式LED白色點(diǎn)光源17、第二工業(yè)RGB彩色相機(jī)22’。

陣列式LED白色光點(diǎn)光源17安裝在可見(jiàn)光檢測(cè)箱體2的上端肩部，陣列式LED白色光點(diǎn)光源17背面設(shè)置有半圓弧形可見(jiàn)光反射罩14。可見(jiàn)光檢測(cè)箱體2內(nèi)部貼有可見(jiàn)光反射膜16，可以提高反射光的反射強(qiáng)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(cè)精度。

圓形通孔14上方安裝有第二工業(yè)RGB彩色相機(jī)22’，相機(jī)目鏡對(duì)準(zhǔn)圓形通孔14，以便采集箱體內(nèi)通過(guò)的水果圖像。第二條狀凹面鏡10’安裝在可見(jiàn)光檢測(cè)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(duì)準(zhǔn)輸送通道中通過(guò)的水果表皮，增加其光照亮度，并被第二工業(yè)RGB彩色相機(jī)22’獲取到側(cè)面圖像，并進(jìn)行表皮缺陷識(shí)別。

如圖1、圖4、圖5，阻光外殼包括阻光拱形通道7和相機(jī)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(shí)依次通過(guò)3道通道門時(shí)，可以很好的防止外界雜散光進(jìn)入檢測(cè)箱體，干擾檢測(cè)效果。相機(jī)外箱體3固定在紫外光檢測(cè)箱體和可見(jiàn)光檢測(cè)箱體頂部，兩側(cè)設(shè)置有可調(diào)節(jié)高度的相機(jī)固定衡桿，可以通過(guò)安裝槽孔21調(diào)節(jié)相機(jī)物距高度，使相機(jī)鏡頭與紫外光檢測(cè)設(shè)備中的帶通濾光片13、可見(jiàn)光檢測(cè)箱的圓形通孔14銜接。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用于檢測(cè)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(dòng)，通過(guò)阻光拱形通道7進(jìn)入紫外光檢測(cè)箱體1，由于阻光拱形通道7長(zhǎng)度達(dá)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(jìn)入紫外光檢測(cè)設(shè)備時(shí)，高壓紫外光水銀燈管發(fā)出的強(qiáng)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(huì)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(zhǎng)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(shí)處于旋轉(zhuǎn)翻滾狀態(tài)，為了更加全面檢測(cè)水果樣本整個(gè)表皮區(qū)域，每個(gè)水果在旋轉(zhuǎn)時(shí)拍攝3幅不同位置圖像。此外，檢測(cè)箱中所安裝的條狀凹面鏡10可以呈現(xiàn)水果旋轉(zhuǎn)過(guò)程中左右兩側(cè)的圖像，第一工業(yè)RGB相機(jī)22可以記錄下每一個(gè)樣本在紫外光檢測(cè)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(shí)別精度。

紫外光檢測(cè)箱體1內(nèi)所采集的熒光圖像通過(guò)計(jì)算機(jī)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(dāng)該樣本從紫外光檢測(cè)箱體1通過(guò)后被卸果裝置卸果，即不再進(jìn)入可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備。如果該樣本不是腐爛果，則該樣本進(jìn)入可見(jiàn)光檢測(cè)箱體2。

可見(jiàn)光檢測(cè)箱體2內(nèi)，在陣列式LED白色光點(diǎn)光源17的照射下，第二工業(yè)RGB彩色相機(jī)22’采集柑橘旋轉(zhuǎn)時(shí)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(guò)RGB圖像中表皮顏色的差異可區(qū)分出常見(jiàn)缺陷果和正常果。當(dāng)采集的可見(jiàn)光圖像在計(jì)算機(jī)的分析后發(fā)現(xiàn)其表皮有缺陷，則歸入缺陷果類，當(dāng)樣本分析后無(wú)明顯缺陷，則該樣本為正常果。此外，還可通過(guò)3幅直射圖去計(jì)算正常果的大小，進(jìn)而通過(guò)正常果的大小根據(jù)預(yù)設(shè)分級(jí)表進(jìn)行果實(shí)分級(jí)。上述預(yù)設(shè)分級(jí)表是預(yù)設(shè)在計(jì)算機(jī)的正常果大小與等級(jí)對(duì)應(yīng)表。

需要說(shuō)明的是，本發(fā)明采集得到的紫外光檢測(cè)圖和可見(jiàn)光檢測(cè)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(jì)算機(jī)分析所采集得到的圖像時(shí)，9幅圖像中任何一幅圖像包含腐爛或者任何一種常見(jiàn)表皮缺陷時(shí)，均被判定為腐爛果或者常見(jiàn)表皮缺陷果。

本實(shí)施例的柑橘早期腐爛果和常見(jiàn)表皮缺陷果的機(jī)器視覺(jué)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(dòng)化檢測(cè)真菌感染引起的早期柑橘腐爛果和常見(jiàn)表皮缺陷果，篩選和分級(jí)正常果，從而提升檢測(cè)表皮缺陷果的效率和準(zhǔn)確率，降低工人的勞動(dòng)強(qiáng)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(shí)現(xiàn)的檢測(cè)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(dòng)地通過(guò)第一道通道門進(jìn)入紫外光檢測(cè)設(shè)備；

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

剔除表皮腐爛果后，剩余柑橘進(jìn)入可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備；

所述可見(jiàn)光檢測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)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(jìn)行顏色空間變換和閾值分割,確定常見(jiàn)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(jì)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(jí)表進(jìn)行分級(jí)。

實(shí)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(jiàn)表皮缺陷果(風(fēng)傷、炭疽病，潰瘍，裂果，薊馬，蟲(chóng)咬)和正常果，柑橘表皮出現(xiàn)早期腐爛通過(guò)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(jī)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(jì)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(jìn)行圖像比運(yùn)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(diǎn)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(jìn)行閾值提取(閾值T2＝124)和開(kāi)運(yùn)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(yùn)算是因?yàn)樗砥ぽ^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(jìn)行點(diǎn)乘運(yùn)算可以使表皮灰度分布均勻，同時(shí)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(shí)滿足G>R和G>B的光譜點(diǎn)為腐爛區(qū)域像素，對(duì)所得區(qū)域進(jìn)行閉運(yùn)算。本發(fā)明的發(fā)明人通過(guò)對(duì)腐爛表皮和常見(jiàn)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(shí)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(shí)滿足G>R且G>B的光譜點(diǎn)即為腐爛區(qū)域像素。

為了提高腐敗區(qū)域的識(shí)別成功率，本發(fā)明實(shí)施例中將亮度與光譜特征進(jìn)行組合即同時(shí)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(shuō)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(chóng)咬；(7)潰瘍；(8)早期腐爛果。

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

步驟1，獲取可見(jiàn)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(jì)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(shuō)明的是，轉(zhuǎn)化成HSI顏色空間圖像是因?yàn)樗砥で首兓^大，導(dǎo)致RGB圖像各分量圖像表皮灰度分布不均，會(huì)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(duì)水果表皮較大曲率變化造成的可見(jiàn)光強(qiáng)度照射下不均的敏感性較低。

步驟4，對(duì)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(jiàn)，常見(jiàn)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(duì)G分量圖像G’進(jìn)行單閾值計(jì)算(閾值為150)快速分割并進(jìn)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?yàn)槌Ｒ?jiàn)表皮缺陷區(qū)域(圖12-g)。從結(jié)果可以看出，多種常見(jiàn)缺陷果的缺陷區(qū)域均能夠有效地被檢測(cè)到。

需要說(shuō)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(chóng)咬

由上可以看出，本發(fā)明實(shí)施例提供的檢測(cè)方法基于上文所述的在線圖像采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，因而可以解決同樣的技術(shù)問(wèn)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(yǔ)“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(duì)重要性。術(shù)語(yǔ)“多個(gè)”指兩個(gè)或兩個(gè)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(shí)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)。