張萌 許敏

摘要：紅棗表面缺陷快速檢測是實現(xiàn)其自動分級的關鍵技術(shù)之一。針對紅棗表面曲率變化致使其表面灰度分布很不均勻和缺陷區(qū)域很不明顯的特點，提出了一種亮度快速校正算法。首先使用單色CCD、濾光片和近紅外光源獲得紅棗近紅外圖像；其次對原始圖像進行去背景操作，獲得紅棗區(qū)域灰度圖像；然后使用均值濾波器對去背景后的圖像進行濾波獲得亮度圖像，并使用該亮度圖像對去背景后的紅棗圖像進行亮度校正；最后對亮度校正后的圖像進行缺陷分割。試驗結(jié)果表明，該方法能顯著提高自動分級系統(tǒng)的實時性，且該缺陷檢測方法的準確率可達95%。

關鍵詞：表面缺陷檢測；近紅外圖像；亮度校正；自動分級

中圖分類號：TP274+.52 文獻標志碼： A 文章編號：1002-1302（2015）07-0331-03

紅棗具有極高的營養(yǎng)價值及藥用價值，受到了越來越多的消費者青睞[1]。作為中國的重要經(jīng)濟作物，種植面積與產(chǎn)量逐年提高，但霉爛、蟲害等缺陷嚴重影響了紅棗的品質(zhì)和價值，必須將其從正常棗中分選出來。目前，缺陷紅棗的剔除采用人工分選方法，缺點是工作量大，勞動效率低，準確性差。計算機視覺技術(shù)具有效率高、精度高、檢測信息豐富、非接觸等優(yōu)點，已在農(nóng)產(chǎn)品表面缺陷檢測領域獲得了廣泛應用[2]。

由于農(nóng)產(chǎn)品表面缺陷區(qū)域與正常區(qū)域在顏色上存在顯著差異，因此大部分缺陷檢測算法是在顏色空間中進行。朱偉華等提出了基于模糊顏色聚類的缺陷分割方法，并將該方法應用于番茄的缺陷分割[3]。李錦衛(wèi)等將灰度截留分割法與改進的十色模型應用到馬鈴薯表面缺陷檢測中，試驗結(jié)果該方法能夠快速、有效檢測出馬鈴薯表面缺陷[4]。趙杰文等提取HSI顏色空間中H分量的均值與方差作為紅棗的顏色特征，并使用支持向量機建立了紅棗缺陷識別模型，該模型對預測集樣本的預測準確率可達96.2%[5]。李江波等對球型水果表面灰度分布不均進行了灰度補償（亮度校正），然后使用單一閾值一次性分割獲得了臍橙表面缺陷區(qū)域[6]。該方法簡單高效，在水果表面缺陷在線檢測中有較大的應用潛力。

目前，RGB彩色成像系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應用于水果分級檢測中，但RGB彩色成像系統(tǒng)在識別一些水果表面缺陷時性能較差，主要原因是缺陷區(qū)域通常對R、G和B波段不敏感[7]。因此，許多研究者嘗試使用近紅外成像系統(tǒng)來檢測水果表面缺陷。Kim等對蘋果表面的蟲害糞便污染進行了多波段（450～850 nm）反射特性試驗[8]，并對受污染的蘋果進行缺陷算法開發(fā)試驗。Kleynen等研究發(fā)現(xiàn)750 nm波段圖像能有效區(qū)分蘋果表面大部分缺陷和正常組織[9]。Lee等將近紅外CCD應用到椰棗表皮剝落缺陷檢測中，與普通CCD相比，近紅外CCD獲取的圖像其缺陷區(qū)域的對比度得到明顯增強[10]。目前該系統(tǒng)已用于實際生產(chǎn)，分級精度最高可達95%。展慧等提出了近紅外光譜和機器視覺的多源信息融合技術(shù)的板栗缺陷檢測方法，建立了3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡融合識別模型，該模型對測試樣本的識別率為90%[11]。

目前，水果表面缺陷視覺檢測技術(shù)面臨的主要問題是如何快速、準確地定位缺陷區(qū)域。由于水果通常呈球體或橢球體，其表面的曲率變化使得灰度分布很不均勻，水果中心區(qū)域的灰度值較高，邊緣區(qū)域的灰度值較低，而水果表面缺陷通常以較低的灰度值出現(xiàn)在圖像中。因此，水果表面缺陷很難用單一閾值進行分割。本研究以新疆和田棗為對象，研究其表面亮度校正算法和表面缺陷快速檢測方法，為紅棗的自動分級提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

1 圖像采集系統(tǒng)

紅棗圖像采集系統(tǒng)如圖1所示。該系統(tǒng)由輸送線、光照裝置、計算機視覺系統(tǒng)組成。輸送線采用2排雙錐式滾子來輸送和翻轉(zhuǎn)紅棗，整個輸送線為黑色。雙錐式滾子以一定的間隔均勻地裝在鏈條上，鏈條由傳動輪來帶動。紅棗放置在滾子之間，雙錐式滾子與摩擦帶緊密接觸，當摩擦帶與雙錐式滾子之間存在速度差時，由速度差產(chǎn)生的摩擦力使雙錐式滾子在向前運動的同時繞水平軸轉(zhuǎn)動，帶動紅棗翻轉(zhuǎn)，從而保證攝像機獲得紅棗的全表面圖像。計算機視覺系統(tǒng)由HD-HV1351UM相機、圖像采集卡、2條LED近紅外光源、濾光片和計算機構(gòu)成。

2 圖像處理

2.1 圖像采集

圖像采集采用觸發(fā)抓拍的方式。紅棗運動狀況檢測傳感器安裝在圖像采集區(qū)域內(nèi)，用于檢測待紅棗是否到達預定的圖像采集位置。當傳感器檢測到紅棗到達預定位置時發(fā)出觸

發(fā)信號，圖像采集卡受到觸發(fā)，紅棗圖像被采集到計算機內(nèi)存中，等待進一步的處理。同一紅棗被連續(xù)抓拍4次，理想狀態(tài)下4幅圖像可以組成紅棗幾乎完整的表面。圖2所示為采集系統(tǒng)獲取的紅棗圖像，其中前3幅存在蟲害缺陷，最后1幅不存在缺陷。

2.2 圖像預處理

圖像預處理目標是去除背景及噪聲，由于掩模具有去除背景及噪聲的同時不破壞缺陷區(qū)域的優(yōu)點[12]，本研究采用掩模法去除背景。掩模法去除背景的關鍵是構(gòu)建完整的掩模圖像。從圖2 可以看出，紅棗區(qū)域的灰度明顯高于背景區(qū)域。因此，可以使用一個簡單閾值T對圖像進行二值化并將該二值圖像作為掩模圖像。在本試驗中閾值T設為70，基于此閾值將紅棗原始圖像Iorig的目標區(qū)域設置為1，背景區(qū)域設置為0，然后再進行形態(tài)學開運算及填充運算，去除目標區(qū)域中的噪聲干擾及目標區(qū)域中出現(xiàn)的空洞，形成二值掩模圖像Temp，紅棗二值掩模圖像見圖3。然后進行如公式（1）的運算就可以獲得不含背景的紅棗灰度圖像。

Imask=Iorig×Temp。（1）

式中：Imask為掩模操作后的圖像。去背景后的紅棗灰度圖像見圖4，掩模去除了背景且完整地保留了紅棗正常區(qū)域及缺陷區(qū)域。從圖4可以看出，圖像中心區(qū)域較亮，而紅棗邊緣及缺陷區(qū)域較暗，這將影響缺陷區(qū)域分割的準確性。為此，本試驗研究了紅棗表面亮度校正方法。

2.3 亮度校正

亮度校正的目的是消除水果表面灰度分布不均對缺陷檢測的影響。李江波等基于照度-反射模型，使用低通濾波獲取R分量圖像的亮度分量并使用此亮度分量對去背景后的R 分量圖像進行亮度校正[13]。使用的亮度校正算法是在頻域中進行的，整個校正過程包括：中心變換、離散傅立葉變換、

Butterworth低通濾波器設計以及傅立葉反變換，算法的計算量非常大。為了提高檢測系統(tǒng)的實時性，本研究提出了一種空域內(nèi)直接亮度校正算法。

2.3.1 亮度圖像獲取 設f（x，y）表示某一圖像，h（x，y）表示某一形式的濾波器，則亮度圖像可以表示為：

I（x，y）=f（x，y）h（x，y）。（2）

式中：I （x，y）表示亮度圖像，表示卷積。亮度圖像獲取的關鍵是濾波器的設計，本研究直接對去背景后的紅棗灰度圖像進行均值濾波。設f （x，y）表示某一圖像，其大小為M×N，Temp表示大小為m×m的方形均值濾波模板，通過的試驗，均值濾波模板的尺寸可由公式（3）確定。

m=round[min（M，N）8]×2+1。（3）

式中：min（M，N）表示取M和N的較小值；round（）表示圓整。

2.3.2 亮度校正及缺陷區(qū)域分割 在獲得亮度圖像I（x，y）后（圖5），利用公式（4）對亮度圖像進行校正。

f′（x，y）=f（x，y）I（x，y）；

F（x，y）=255 if f′（x，y）≥1255 f′（x，y） if f′（x，y）<1。（4）

式中： f′（x，y）為亮度校正后的圖像，F(xiàn)（x，y）表示將亮度校正后的圖像灰度限制在[0，255]區(qū)間內(nèi)。

亮度校正后的圖像見圖6。從圖6可以發(fā)現(xiàn)紅棗正常表面經(jīng)校正后呈現(xiàn)為高灰度區(qū)域，而缺陷區(qū)域仍然為低灰度區(qū)域， 即使缺陷位于圖像的邊緣區(qū)域（此時缺陷較難檢測）也能

達到非常好的校正效果。亮度校正后的圖像，使用一個簡單閾值即可分割出紅棗表面缺陷區(qū)域。分割結(jié)果見圖7（所用閾值為170）。

3 試驗分析

根據(jù)試驗要求，由當?shù)厥炀毺魭ぬ暨x不同種類的缺陷樣本，包括蟲害棗、鳥啄棗、霉爛棗、藥害棗、正常棗。采集到的部分缺陷棗和正常棗圖像見圖8-a，采用本研究所述方法分割獲得的缺陷區(qū)域圖像見圖8-b。蟲害棗、霉爛棗、正常棗的識別準確率較高，藥害棗的識別率僅為76%，主要原因是藥害棗表面呈現(xiàn)麻點狀缺陷，經(jīng)亮度校正后麻點狀缺陷很容易被淹沒，導致缺陷區(qū)域無法獲?。ū?）。同時比較了本研究方法與李江波等所提方法的實時性。李江波等方法處理1幅圖像需要72 ms[13]，而本研究提出的缺陷檢測方法處理1幅圖像僅需要35 ms。因此，本研究提出的缺陷檢測方法能顯著提高檢測系統(tǒng)的實時性。

4 結(jié)論

本研究針對紅棗表面灰度分布不均，致使其表面缺陷難以快速準確定位問題，提出了一種果面灰度分布不均快速補償方法。經(jīng)該補償方法處理后，果面缺陷區(qū)域特征得到顯著增強。試驗結(jié)果表明，與已有果品表面缺陷檢測方法相比，本方法能顯著提高果品自動分級系統(tǒng)的實時性，同時該缺陷檢測方法綜合準確率可達95%以上。

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