基于机器视觉的柑橘表面缺陷检测

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中文摘要：针对柑橘人工分类强度高、效率低、精度差的问题,为实现快而准确的柑橘缺陷检测,提出一种基于机器视觉技术的缺陷检测方法.在VS2013环境下利用开源计算机视觉库OpenCV进行开发,根据柑橘的颜色与形状特点,将图像颜色模型由RGB转换为HSV,利用HSV图像进行背景去除后,在HSV颜色模型下利用V分量灰度图边缘检测与形态学处理的方法以提取柑橘表面的缺陷特征.结果表明,柑橘表面缺陷检测的总体识别率为92％,所用方法能有效地识别柑橘表面的缺陷.

作者：

龚中良、杨张鹏、梁力、蔡宇、游江辉

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作者单位：

中南林业科技大学机电工程学院,湖南长沙410004

关键词：

柑橘缺陷检测机器视觉 HSV 边缘检测

基金：

湖南省科技计划重点研发项目

项目编号：

2016NK2151

出版年：

2019

江苏农业科学

江苏省农业科学院

江苏农业科学

CSTPCD

影响因子：0.732

ISSN：1002-1302

年,卷(期)：2019.47(7)

被引量15
参考文献量7