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        基于機(jī)器視覺的花生完善性檢測(cè)研究

        2020-07-07 07:48:10王雪晴鄭福來
        鄂州大學(xué)學(xué)報(bào) 2020年2期
        關(guān)鍵詞:檢測(cè)

        王雪晴,鄭福來

        (平頂山學(xué)院 電氣與機(jī)械工程學(xué)院,河南 平頂山 467000)

        花生種植時(shí)要求種子完好無損、形態(tài)大、顆粒飽滿等?;ㄉ晟菩允亲罨A(chǔ)的檢測(cè),其不完善主要是破損、霉變引起的。本文基于機(jī)器視覺和LabVIEW圖像處理工具包進(jìn)行花生粒完善性檢測(cè)。

        1 測(cè)量原理

        當(dāng)花生粒受環(huán)境影響發(fā)生破損、霉變或者病蟲侵害時(shí),其顏色會(huì)發(fā)生變化,因此可以通過其顏色特征來衡量花生粒完善程度。顏色特征是圖像中最直觀、最明顯和具有全局性的物理特征,顏色作為一種重要特征在機(jī)器視覺系統(tǒng)中有廣泛的應(yīng)用[1]。RGB是目前常見的面向圖像采集等硬件設(shè)備的顏色模型[2]。利用機(jī)器視覺技術(shù)獲取花生圖像,通過圖像處理再提取并分析R、G、B顏色值來反映花生種子是否霉變、破損等完善性信息。

        2 實(shí)驗(yàn)材料與檢測(cè)裝置

        2.1 花生粒的選擇

        花生品種較多,且大小各不相同。選取我國大面積種植的花生品種大白沙,覆蓋了河南、河北、山東、山西、安徽、江蘇等地。大白沙171[3]結(jié)果整齊,飽果率高,抗旱耐瘠薄,抗病性能較好,畝產(chǎn)400公斤以上,符合國家出口標(biāo)準(zhǔn),便于檢測(cè)分析。本文選擇大小相近、完好和破損的花生若干。三井坊僅作為顏色對(duì)比樣品使用,與大白沙171顏色不同?;ㄉ鷺悠芬妶D1。

        圖1 花生樣品圖片

        2.2 檢測(cè)裝置

        為了提高花生圖像的質(zhì)量,本研究自制了檢測(cè)裝置如圖2所示。在暗室內(nèi)四角設(shè)置LED光源,暗室內(nèi)壁設(shè)置具有漫反射作用的背景白板。拍攝采用華恒MD-U300彩色工業(yè)相機(jī),該相機(jī)有效像素為300萬,USB免驅(qū)接口,可直接與Lab-VIEW軟件對(duì)接,符合拍攝要求且價(jià)格便宜。工控機(jī)為普通PC電腦,被測(cè)花生放在托盤上,相機(jī)固定并在微距模式下拍攝花生的圖像,通過無線傳輸將圖像存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)上備用。

        圖2 檢測(cè)裝置示意圖

        3 圖像處理

        獲取的花生粒圖像會(huì)受到拍攝技術(shù)、光照、背景等因素的影響,并且原始圖像包含太多對(duì)完善性檢測(cè)沒用的信息,因此對(duì)原始圖像要進(jìn)行一系列必要的圖像處理,直接影響到后期對(duì)特征的提取是否順利。

        本文采用可視化軟件LabVIEWVision2017[4]圖像處理工具包進(jìn)行圖像處理。圖像處理流程如圖3所示,主要包括圖像的灰度化處理、灰度變換、圖像濾波、閾值分割的形態(tài)學(xué)處理等。

        圖3 花生粒圖像的圖像處理流程

        3.1 圖像灰度化

        通俗地說圖像的灰度化就是對(duì)彩色圖像的RGB三個(gè)分量進(jìn)行加權(quán)平均得到最終的灰度值。將彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像,后續(xù)計(jì)算量可以大大減少,但灰度圖像中的特征與彩色圖像沒有什么區(qū)別。LabVIEWVision中提供的IMAQcreate.VI中可以設(shè)置圖像的類型為Grayscale(U8),直接緩存為灰度圖像。

        3.2 灰度變換

        圖像灰度變換[5]主要是調(diào)整圖像的亮度,增強(qiáng)圖像的對(duì)比度,用來突出圖像中重要的信息。LabVIEW Vision使用IMAQ Mat Lookup.VI實(shí)現(xiàn)圖像的灰度變換,其位于LabVIEW的運(yùn)動(dòng)與視覺模塊的Image Processing選板中的Processing函數(shù)選板中。

        3.3 圖像濾波

        采集的花生粒圖像信息往往會(huì)因拍攝條件如光源強(qiáng)度不均勻等而引起一些干擾噪點(diǎn),在圖像上表現(xiàn)為一些孤立像素點(diǎn)。這些噪點(diǎn)會(huì)對(duì)后續(xù)分析判斷造成影響,所以要加以濾除,對(duì)圖像進(jìn)行濾波。中值濾波既可做到噪聲抑制、濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲,又可以克服線性濾波器帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊,保持圖像邊緣信息[6]。在LabVIEW Vision中,調(diào)用功能函數(shù)IMAQ Nth Order.VI來實(shí)現(xiàn)對(duì)灰度圖像的中值濾波處理。

        3.4 閾值分割

        圖像二值化可以使整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果,其目的是將目標(biāo)與背景分離更加明顯。圖像二值化不僅能極大地壓縮數(shù)據(jù)量,而且可以大大地簡(jiǎn)化分析和處理步驟,因此在很多情況下,是進(jìn)行圖像分析和特征提取之前的必要圖像處理步驟。在LabVIEWVision中利用IMAQThreshold.VI對(duì)圖像進(jìn)行二值化。本文采用直方圖方法選擇二值化閾值,主要是發(fā)現(xiàn)圖像中像素灰度聚集的區(qū)域會(huì)形成波峰,取兩個(gè)區(qū)域波峰中的波谷值作為二值化閾值[7]。通過實(shí)驗(yàn),證明該方法相對(duì)直接分割法和平均值分割法而言精準(zhǔn)度高了許多。

        4 完善性檢測(cè)

        4.1 特征參數(shù)提取

        本文采用RGB模型對(duì)花生種子的的顏色特征進(jìn)行分析,R GB三個(gè)分量色度范圍都在[0-255]之間,不同顏色之間R G B分量的色度范圍數(shù)據(jù)也是不同的[8]。采用如圖1所示的3種花生樣本采集顏色特征數(shù)據(jù),采集結(jié)果見表1。通過表1數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),完好大白沙171的RGB色度平均值在[168.4-171.1]之間,而脫皮大白沙171的RGB色度均值在[175.6-179.2]區(qū)間,作為對(duì)比樣品的三井坊色度均值在[166.4-167.5]之間。由此可見,RGB色度平均值I可以作為花生顏色特征參數(shù),作為完善性識(shí)別的依據(jù)。

        表1 花生種子RGB色度平均值采樣表

        4.2 完善性檢測(cè)

        采用LabVIEW2017和圖像處理工具包IMAQ Vision2017軟件編制花生粒完善性檢測(cè)程序。檢測(cè)流程如圖4所示。對(duì)任一花生粒進(jìn)行完善性檢測(cè),完好花生和破損花生檢測(cè)運(yùn)行結(jié)果界面如圖所示5。

        圖4 花生完善性檢測(cè)流程

        圖5 完好花生和破損花生完善性檢測(cè)結(jié)果界面

        5 仿真測(cè)試實(shí)驗(yàn)

        為了驗(yàn)證系統(tǒng)的功能,現(xiàn)選取50個(gè)完好和破損花生粒進(jìn)行完善性檢測(cè)并驗(yàn)證系統(tǒng)功能。表2給出了被檢測(cè)花生粒的完善性情況和檢測(cè)結(jié)果。

        表2 被檢測(cè)花生粒的完善性情況和檢測(cè)結(jié)果

        由表2看出,對(duì)50個(gè)花生粒的完善性檢測(cè),正確率為92%,表明本方法具有一定的可行性。

        6 結(jié)論

        以花生種子為研究對(duì)象,基于機(jī)器視覺平臺(tái)和LabVIEW2017圖像處理進(jìn)行花生粒的完善性檢測(cè)。采用實(shí)驗(yàn)裝置進(jìn)行花生粒圖像的采集,利用LabVIEW Vision2017進(jìn)行一列圖像處理,主要有灰度化、灰度變換、中值濾波和閾值分割,對(duì)處理之后的花生圖像進(jìn)行顏色特征提取,經(jīng)過對(duì)花生圖像RGB顏色值的分析得出利用色度平均值I可以作為花生顏色特征參數(shù)?;ㄉ鷺颖镜耐晟菩詼y(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,檢驗(yàn)的正確率達(dá)到92%,表明本方法簡(jiǎn)單可行,精度高,省時(shí)省力,并可對(duì)后續(xù)機(jī)械化花生選種的研究和實(shí)現(xiàn)提供一定的基礎(chǔ)。若能采用高質(zhì)量的實(shí)驗(yàn)裝置和設(shè)備,如采用可靠性更高的專業(yè)相機(jī)以及可靠性照明光源等,則可進(jìn)一步提高測(cè)量精度。

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