基于计算机视觉的马铃薯外部品质检测的应用研究.pdf

在当代农业生产中，随着科技的发展，计算机视觉技术已经成为了一个重要的研究领域。尤其是对于大规模种植、生产和加工的农作物，如马铃薯，计算机视觉技术在外部品质检测方面的应用，对于提高农产品的加工效率和品质，确保最终产品的质量，起到了至关重要的作用。 计算机视觉技术之所以在马铃薯外部品质检测中受到青睐，原因在于其具备一系列显著的优点。计算机视觉技术可以进行高精度的定量测量，这使得检测结果更加客观可靠。计算机视觉检测过程自动化程度高，可以在短时间内一次性完成包括大小、形状、颜色和缺陷在内的检测和分析，并能进行综合识别。这一特性极大地提高了检测的效率，降低了成本，特别是在大规模生产中，这一点显得尤为关键。 此外，计算机视觉技术具有无损检测的特点。它通过传感器扫描获取图像，无需接触产品本身，因而不会对产品造成损伤，这对于易损易变质的农产品尤为重要。计算机视觉技术的信息采集能力强，对光谱的敏感范围广，能够对大量信息进行采集分析，这使得它可以应用于更加精细和复杂的品质检测任务。 在马铃薯的外部品质检测中，计算机视觉技术主要应用于以下几个方面： 1. 大小检测：马铃薯的大小直接关系到其商业价值和加工应用，因此大小检测至关重要。计算机视觉技术通过从摄像机中获取马铃薯图像，并基于这些图像信息计算其三维空间几何信息，进而重建和识别马铃薯。为了准确获取摄像机参数，需要进行系统定标，即结合实验和计算方法确定摄像机内部和外部参数，从而建立起图像与实物之间的联系，推算出马铃薯的真实尺寸。 2. 形状检测：马铃薯的形状检测同样重要，它不仅影响加工的商业价值，还在遗传育种领域具有很高的应用价值。计算机视觉技术通过椭圆的短长轴比来模拟马铃薯的纵横直径关系，以此作为形状特征参数，并据此对马铃薯进行分类。 3. 表面缺陷检测：表面缺陷是影响马铃薯品质的重要因素之一，计算机视觉技术可以通过图像处理技术识别出马铃薯表面的缺陷，包括病斑、霉变、虫蛀等问题，从而确保最终产品的质量。 在实践中，为了验证计算机视觉技术的有效性，研究人员随机抽取了114块马铃薯，对每块马铃薯的正反两面进行拍照，并选取清晰度最高的图片。随后，通过人工分类后进行计算机视觉分类，操作过程包括使用DIPS进行图像预处理，如B通道灰度化、中值滤波和Otsu分割等。通过这种方法，可以发现计算机视觉技术在检测过程中不仅可以高效地进行质量分级，而且在与人工检测的对比中，往往能展现出更高的准确性和一致性。 随着我国政府将“农产品深加工技术与设备研究开发”列为重要的科技攻关项目，计算机视觉技术在果蔬外部品质检测中的作用将更加突出。马铃薯作为全球重要的粮食作物之一，其品质检测对于推动产业的发展具有决定性的影响。通过计算机视觉技术的应用，我国马铃薯加工企业有望实现技术创新，减少人为因素的影响，提高产品质量和市场竞争力。 计算机视觉技术在马铃薯外部品质检测领域的应用，不仅提升了检测的自动化和准确性，还极大提高了检测效率和降低生产成本，为马铃薯产业的可持续发展提供了技术支持。未来，随着技术的进一步完善和优化，计算机视觉在农业领域的应用将会更加广泛，对提升农产品的质量安全、推动农业现代化进程将起到更为显著的作用。