[00117470]基于机器视觉的马铃薯芽眼识别研究

1、课题来源于背景 本项目由甘肃省科技厅2014年立项,是甘肃省自然科学基金项目,项目名称：基于机器视觉的马铃薯芽眼识别研究,项目编号：148RJZA054。 2、研究目的与意义 马铃薯产业是我省的脱贫支柱产业,目前种薯切块仍靠手工。芽眼识别若实现了自动化,将为种薯切块自动化奠定基础。本课题拟利用图像处理的方法,提取芽眼特征并识别对种薯的表面缺陷进行识别。国内外一直研究利用机器视觉技术对农产品按形状大小、品相色泽、表面缺陷等要求进行品质检测,并进行自动分级和包装,大幅提高其商品价值。随着图像处理技术的发展,计算机硬件成本下降,以及软件性能的提高,机器视觉技术已经广泛应用于水果的检测、分级与采摘、蔬菜病虫害检测和成熟度检测、谷物检测、乃至动物产品的检测等。 3、主要论点与论据 将设计用于研究种薯外观的机器视觉系统,通过采集种薯图像并做数字化处理,利用种薯图像的轮廓特征对畸形马铃薯进行剔除;通过对摄像机进行标定消除图像畸变误差;提取种薯芽眼的图像特征并对芽眼进行识别,并将其与表面常见缺陷,诸如机械损伤、轻微腐烂以及病虫害区域等进行区分,并将病残种薯进行剔除。给出根据马铃薯种薯图像估算单薯重量的方法;利用V型面镜系统获得的种薯全貌图像,对种薯表面的孔洞、干腐、虫眼、裂沟等缺陷进行检测。根据芽眼所呈现的图像特征研究芽眼的检测方法,建立根据种薯图像识别芽眼的机理,为马铃薯种业发展所需的自动切种提供理论依据。 4、社会经济效益,存在的问题 本项目基于切种自动化的目标,机器视觉代替人眼完成了马铃薯芽眼识别的工作,被标记出的芽眼中,顶芽的面积大,特征独特,轮廓清楚;中等芽眼的面积居于中间值,边界形状多变;小芽眼边界平滑,多为圆形,这些特征可以在后续的切种决策中加以利用;研究不仅得到了马铃薯表面的芽眼个数,而且得到了每个芽眼的边界描述,识别准确率为96%,利用机器视觉技术获得的芽眼识别结果是有意义的,将为后续关于切种决策的研究提供了便利;不同品种马铃薯的芽眼在灰度空间中有相似的灰度特征,研究使用的动态阈值分割方法在灰度空间中取得了理想的分割效果,且几种形态学处理方法的结合高效地标记出了芽眼区域,可以为后续的芽眼识别研究提供借鉴与参考。基于切种自动化的目标,利用机器视觉技术获得的芽眼识别结果是有意义的,不仅可以得到马铃薯正面表面的芽眼个数,而且得到了每个芽眼的边界描述,尤其在具有顶端优势的顶芽上,将为后续关于自动化切种的研究提供有力依据。但研究过程同样存在不足与疏漏：目前只调研获得了一种适合利用机器视觉进行芽眼识别的种薯品种,识别过程不具有普适性,应该继续对其它品种种薯调研;实验路线中的一些算法耗时较长,增加了识别的时间成本,使得识别过程不够实时性,后续研究中应该在保证识别效果的前提下缩短识别耗时;光照系统相对简单,应根据马铃薯形态特点进一步改善光照条件,获得更多马铃薯表面信息。