基于图像处理鸡蛋表面污染物面积的检测条件比较研究

发布时间：2022-01-06 17:56

　　鸡蛋表面的污染物面积大小是衡量蛋品质的一个重要指标,污染物越多,所携带的微生物也越多,这样蛋与蛋之间的交叉感染变得更加容易,其外观和气味同时也降低了鸡蛋品质,造成经济效益的损失。运用机器视觉技术,通过采集鸡蛋的彩色图像,对其进行图像预处理,求得鸡蛋表面的污染物面积与整个鸡蛋表面的面积比。比较鸡蛋在透射、直射和自然光3种不同情况下判别鸡蛋表面污染物的结果。实验表明:鸡蛋在透射中得到的表面污染物最接近实际,在此条件下,视觉方法对鸡蛋表面污染物面积判别是可行的。 

【文章来源】：机电工程技术. 2020,49(10)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

图像灰度化处理

图像均值化处理如图2所示。可以看出，均衡化后的图像灰度值不同分布区域的区分度明显，提高了对比度，使不同级别的灰度区分更清晰，对于之后的图像二值化，更容易突出目标区域，使计算面积更加准确。2.1.2 图像二值化

将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。图像的二值化使图像变得简单，而且使待处理的数据量减小，能凸显出感兴趣目标的轮廓[6]。图像二值化处理如图3所示。图3(a）所示为二值化图像。如果直接对灰度图进行二值化，会产生多余的黑色连通域，所以在本实验，先采用了迭代法去寻找图像的最合适阈值，因为均衡化后的图片目标区域更加明显，所以对均衡化后的图像进行迭代法二值化处理，得到如图4所示的均衡化后二值图。迭代法的主要思想是图像分割后的两部分A和B的均值和基本保持稳定，随着迭代的进行，取[mean (A)+mean (B）]/2最终的收敛值作为分割阈值，经过多次实验去改变收敛的阈值参数，最终得到合适的二值化阈值。图3 (b）所示为经过迭代法找到最合适的阈值二值化图。通过实验对比，发现合适阈值的二值化图像比之前二值化的图像效果更加明显，更真实地体现鸡蛋表面污染物的多少。图4 均衡化后的二值图

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于计算机视觉和神经网络的鸡蛋新鲜度检测[J]. 邢志中,张海东,王孟,翟超男,郭小军,陈腾.  江苏农业科学. 2017(11)
[3]我国禽蛋无损检测的现状及分析[J]. 李敏,李芳环,黄丽.  科技资讯. 2017(11)
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[5]基于MATLAB枪械内壁瑕疵面积计算[J]. 殷军勇,李仰军,王高,赵宇,石佳,李彦.  电子世界. 2013(22)
[6]基于计算机视觉和神经网络检测鸡蛋裂纹的研究[J]. 潘磊庆,屠康,苏子鹏,杨佳丽,李宏文.  农业工程学报. 2007(05)
[7]基于计算机视觉的鸡蛋污斑检测[J]. 屠康,潘磊庆,杨佳丽,苏子鹏,于雪.  江苏大学学报(自然科学版). 2007(03)

硕士论文
[1]鸭蛋表面脏污及新鲜度无损检测[D]. 王彩云.华中农业大学 2016



本文编号：3572908