一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法與系統技術方案

本發明專利技術公開了一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法與系統，包括圖像采集

【技術實現步驟摘要】
一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法與系統


[0001]本專利技術涉及水果缺陷檢測
，具體為一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法與系統。

技術介紹

[0002]水果有其自身的營養特點，是人類食物結構中的一個重要組成部分，在銷售水果之前，廠家已對水果進行分類分級，并挑出缺陷的水果，但在水果進入水果店或超市這種經銷店鋪時，此類店面由于面積較小，或貨物種類繁雜，不適合配置篩選機械，而且缺乏現有針對于經銷店鋪中水果缺陷的檢測系統，因此都是員工目測的檢測方式，進行貨架水果檢測，這種方式效率低下，不利用店面的銷售，而且客戶對選取的水果有退換的可能，在退換的水果中，也有缺陷果的可能，員工逐一檢測，更是浪費時間，而且個別水果因為自身質變也會產生缺陷，若不及時處理，一個缺陷果的存在可能引起整批水果被感染，進而造成巨大的經濟損失。
[0003]因此本專利技術提出一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法與系統，用于水果店或超市這種經銷店鋪中的貨架上，無需配置大型篩選機械，節省空間，同時可有效解決經銷店鋪中水果缺陷的檢測效率低下的問題。

技術實現思路

[0004]針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法與系統，解決了經銷店鋪中水果缺陷的檢測效率低下的問題。
[0005]為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法與系統，包括如下步驟；
[0006]第一步、圖像采集
[0007]通過攝像頭對目標場景進行拍照，獲得后景圖像；
[0008]在目標場景放置若干個目標對象，通過攝像頭對包含若干個目標對象的目標場景進行拍照，獲得全景圖像；
[0009]第二步、圖像處理
[0010]通過后景圖像與全景圖像進行圖像分割處理，去除全景圖像中的后景圖像元素，并獲得只含有目標對象的前景圖像；
[0011]對前景圖像進行圖像分析，并獲得若干個目標對象的二維坐標信息和外觀信息；
[0012]第三步、缺陷分析
[0013]將前景圖像轉換為RGB模式，并提取R分量圖像；
[0014]對所述R分量圖像進行亮度校正，使所述R分量圖像的亮度均勻，根據亮度校正后的R分量圖像上缺陷的灰度值與周邊正常區域的灰度值的差別，并將灰度圖像轉換為二值化的表面缺陷圖像，在缺陷區域對其相應的二維坐標信息和外觀信息上標記缺陷。
[0015]優選的，若目標對象有缺陷時，通過控制器進行缺陷信號提示；若目標對象無缺陷
時，控制器無信號提示，且目標對象在設定的間隔時間節點進行再次缺陷檢測。
[0016]優選的，前景圖像根據目標對象的外觀信息劃分為若干個前景子圖像，且一個前景子圖像對應一個目標對象；
[0017]若某一個目標對象被移出，與其相對應的前景子圖像自動刪除，并不做再次缺陷檢測；
[0018]若某一個目標對象位置發生變化，與其相對應的前景子圖像自動刪除，且其他目標對象對應的前景子圖像與后景圖像結合形成后景子圖像，攝像頭對包含若干個目標對象的目標場景進行再次拍照，獲得全景子圖像；
[0019]后景子圖像與全景子圖像進行圖像分割處理，去除全景子圖像中的后景子圖像元素，并獲得只含有目標對象位置發生變化的新前景子圖像；
[0020]優選的，根據新前景子圖像二維坐標信息和外觀信息，對位置發生變化的目標對象進行缺陷檢測，然后根據第三步確定位置發生變化的目標對象有無缺陷問題；
[0021]若位置發生變化的目標對象有缺陷時，其相應的二維坐標信息和外觀信息上標記缺陷，并通過控制器進行缺陷信號提示；
[0022]若位置發生變化的目標對象無缺陷時，控制端無信號提示，且獲得的新前景子圖像與其他目標對象對應的前景子圖像組合建立新前景圖像，然后位置發生變化的目標對象與其他目標對象在設定的間隔時間節點進行再次缺陷檢測。
[0023]一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測系統，該系統具體采用貨架水果缺陷檢測方法來實現對貨架水果的缺陷檢測。
[0024]有益效果
[0025]本專利技術提供了一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法與系統。與現有技術相比具備以下有益效果：
[0026]本專利技術通過圖像分割處理，去除貨架的背景色彩，獲得只含水果圖像，能準確的解決在機器視覺檢測時無法區分水果和貨架的缺陷，有效地提高了水果缺陷檢測的精度和檢測效率，并通過定時檢測，以解決水果自身的質變產生缺陷而未檢測的問題；通過將移動的水果進行識別，將未移動的水果結合貨架作為背景，并對移動的水果進行檢測，簡化了水果缺陷的工作量，執行速度更快，易于實際實現，克服了貨架上的水果位置變動，不能及時對缺陷水果進行處理的問題。
附圖說明
[0027]圖1為基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測系統的系統框圖。
具體實施方式
[0028]下面將結合本專利技術實施例中的附圖，對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本專利技術一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒緦＠夹g中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本專利技術保護的范圍。
[0029]請參閱圖1，本專利技術提供一種技術方案：
[0030]一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法，其特征在于，包括如下步驟；
[0031]第一步、圖像采集
[0032]通過攝像頭對目標場景進行拍照，獲得后景圖像；
[0033]在目標場景放置若干個目標對象，通過攝像頭對包含若干個目標對象的目標場景進行拍照，獲得全景圖像；
[0034]第二步、圖像處理
[0035]通過后景圖像與全景圖像進行圖像分割處理，去除全景圖像中的后景圖像元素，并獲得只含有目標對象的前景圖像；
[0036]圖像分割處理使用到grabcut算法中的grabcut函數，該技術為現有技術，工作原理為將待分割圖像、掩碼圖像等作為需要傳參的參數傳入該函數中，即grabCut默認后景圖像為背景，設置掩碼為0，與后景圖像不同的圖案為前景，設置掩碼為2，然后根據grabCut算法，將與后景圖像不同的圖案所占用區域檢查出來是背景的位置，掩碼由2改為0；最后，經過算法處理，后景圖像不同的圖案掩碼依然為2的，就是檢查出來的前景，被標記為前景圖像。
[0037]對前景圖像進行圖像分析，并獲得若干個目標對象的二維坐標信息和外觀信息；
[0038]前景圖像根據目標對象的外觀信息劃分為若干個前景子圖像，且一個前景子圖像對應一個目標對象；
[0039]假設貨架上橫向擺放m個水果，縱向擺放n個水果，其中m、n均大于0，且m、n均整數，則通過圖像處理單元依次對每個水果的二維坐標信息進行確認，并將其按照其坐標標記為(X1,Y1)(X1,Y2)、...、(X2,Y1)(X2,Y2)、...、(Xm,Yn)，并以前景圖像中二維坐標信息為(Xm,Yn)的前景子圖像為例；
[0040]若坐標點(Xm,本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法，其特征在于，包括如下步驟；第一步、圖像采集通過攝像頭對目標場景進行拍照，獲得后景圖像；在目標場景放置若干個目標對象，通過攝像頭對包含若干個目標對象的目標場景進行拍照，獲得全景圖像；第二步、圖像處理通過后景圖像與全景圖像進行圖像分割處理，去除全景圖像中的后景圖像元素，并獲得只含有目標對象的前景圖像；對前景圖像進行圖像分析，并獲得若干個目標對象的二維坐標信息和外觀信息；第三步、缺陷分析將前景圖像轉換為RGB模式，并提取R分量圖像；對所述R分量圖像進行亮度校正，使所述R分量圖像的亮度均勻，根據亮度校正后的R分量圖像上缺陷的灰度值與周邊正常區域的灰度值的差別，并將灰度圖像轉換為二值化的表面缺陷圖像，在缺陷區域對其相應的二維坐標信息和外觀信息上標記缺陷。2.根據權利要求1所述的一種基于圖像識別的貨架水果缺陷檢測方法，其特征在于：若目標對象有缺陷時，通過控制器進行缺陷信號提示；若目標對象無缺陷時，控制器無信號提示，且目標對象在設定的間隔時間節點進行再次缺陷檢測。3.根據權利要求1所...

【專利技術屬性】
技術研發人員：陳建，方維維，傅旭棟，董江凱，
申請(專利權)人：浙江由由科技有限公司，
類型：發明
國別省市：