计算机视觉在农产品检测中的应用

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摘要:随着图像处理技术的专业化与计算机硬件成本的降低和速度的提高,在农产品检测领域应用计算机视觉已变得越来越具有吸引力。为了能充分利用国内外的最新研究成果, 该文分农产品分级、品质鉴定和种子资源检测等三个方面综述了国外在计算机视觉技术进行农产品检测上的研究进展, 以供我国研究人员做同类研究时参考。

关键词:计算机视觉;农产品;检测;分级

计算机视觉,也称机器视觉,它是利用一个代替人眼的图像传感器获取物体图像,将图像转换成数字图像,并利用计算机模拟人的判别准则去理解和识别图像,达到分析图像和做出结论的目的。该项技术是20 世纪70年代在遥感图像处理和医学图像处理技术成功应用的基础上逐渐兴起的,并应用于多种领域。目前,计算技术视觉技术在农业上的应用日益增多。农产品在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因素的影响,产品品质差异很大,如形状、大小、色泽等都是变化的,很难整齐划一,故在农产品品质检测与分析上要有足够的应变能力来适应情况的变化。计算机视觉不仅是人眼的延伸,更重要的是具有人脑的部分功能,其在农产品品质检测上的应用正是满足了这些应变的要求。

目前国外对利用计算机视觉进行农产品品质自动识别研究的对象极其广泛,如谷粒的表面裂纹检测和农作物种子的分级及根据梅、鸡蛋、黄瓜、玉米、竹笋、西红柿、辣椒、苹果和马铃薯等的大小、形状、颜色和表面损伤与缺陷等进行分级等等。计算机视觉技术的特点是速度快、信息量大、功能多,并且还可以克服许多人为因素的影响。比如,Tao Y.(1995) 研制成功了Merling高速高频机器视觉水果分级系统,并论述了该系统所涉及到的各种技术环节,包括频谱增强、彩色图像分析、噪声过滤与变换等技术,提出了具体的设计要求,该机的生产率为44t/h,可用于苹果、柑桔、桃、西红柿及其他水果的分级。目前, 该系统已广泛用于各类水果的分级,美国每年有 50%以上的苹果经该设备处理,并已推广到加拿大等其它国家。

计算机技术在农产品品质自动识别上有非常好的应用前景。本文拟通过对国外最新研究动态的介绍和分析,促进我国在该领域的研究。 对农产品的品质分级主要利用计算机视觉技术进行无损检测,获取农产品表面物理参数对农产品进行分级。农产品商品化处理主要包括收获后的清洗、分级、包装等一系列技术处理,分级是其商品化处理中的核心环节。近几年来随着计算机图像识别技术和近红外技术的成熟,分级方式已由重量分级和光电分级发展为近红外计算机视觉分级,分级设备不仅可按其重量进行分级,而且还可以根据缺陷、色泽、形状、成熟度等进行分级,使农产品的处理质量和效率进一步提高。近20年来,对农产品检测的研究主要集中在水果、蔬菜等农副产品。