27、果蔬与坚果品质检测技术研究

果蔬与坚果品质检测技术研究

果蔬缺陷检测技术

在果蔬缺陷检测方面，涉及到一系列复杂且高效的技术流程，以实现对果蔬品质的准确评估。

1. 图像分割
   • 采用帧差法进行图像分割，适用于静止背景下前景物体的检测。公式如下：
     [D(x, y, t + 1) = \sum_{i = 1}^{n}\sum_{j = 1}^{n}\sum_{k = 1}^{3}(V (i, j, t + 1) - V (i, j, t))]
   • 该方法通过图像相减和提取操作，能有效分割出目标物体。
2. Blob检测
   • 预处理阶段完成后，将增强后的图像转换为二进制格式。
   • 二进制图像采用Blob检测方法，对比和强调具有不同大小、颜色和位置等特征的区域，并通过场的坐标值x和y确定质心。
3. 基于K - means聚类的颜色识别
   • 应用K - means聚类算法，通过不同特征提取方法对各种聚类进行分类。
   • 首先将分割后的RGB图像转换为L a b*颜色空间，然后在该空间中对不同颜色进行分类。
   • 对于处理后的图像中的每个聚类，K - means算法随机选择一个平均像素，并根据最小欧几里得距离将平均像素分配到各自的聚类中。最小欧几里得距离计算公式如下：
     [(E.d.)^2 = \min{\mu_1