李 龍，彭彥昆，李永玉

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，國家農(nóng)產(chǎn)品加工技術(shù)裝備研發(fā)分中心，北京 100083）

0 引 言

中國是世界上最大的蘋果產(chǎn)出國和消費(fèi)國[1]。隨著人們生活水平的提高以及蘋果產(chǎn)量的增長，傳統(tǒng)的人工分級的方法越來越不能滿足人們對新鮮蘋果的要求，且傳統(tǒng)的人工對蘋果的檢驗(yàn)方法存在破壞性、耗時(shí)、成本高以及主觀性強(qiáng)的缺點(diǎn)[2]。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，具有實(shí)時(shí)、客觀、無損的優(yōu)點(diǎn)[3-6]。但其只能檢測出農(nóng)產(chǎn)品的外部品質(zhì)信息，比如說大小、顏色等，而不能反映農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)部信息。近紅外光譜分析技術(shù)也是一種應(yīng)用非常廣泛的無損檢測技術(shù)，它能夠快速無損地對果蔬內(nèi)部品質(zhì)參數(shù)做出預(yù)測[7-11]，但不能兼顧外部品質(zhì)。目前中國市場上現(xiàn)存的蘋果無損檢測設(shè)備功能比較單一，主要分為內(nèi)部成分檢測和外部特征信息檢測2種，且結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，價(jià)格昂貴，一般適用于大型企業(yè)，并不能適用于廣大農(nóng)戶[12-13]。

國外的水果自動(dòng)化檢測分級設(shè)備已經(jīng)比較先進(jìn)[14]，1992年Alle Electronics公司在圣佛朗西斯科展覽會(huì)上就展示了可分選水果、蔬菜、果仁的裝置，裝置應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別移動(dòng)速度為 2.9 m/s、面積為1 mm2的缺陷[15]。McGlone等[16]利用所搭建的近紅外漫透射在線檢測系統(tǒng)，對比了2種系統(tǒng)，確定了LAS系統(tǒng)對于檢測蘋果內(nèi)部褐變精度較高。Matthias等[17]，利用自行搭建的可控制蘋果旋轉(zhuǎn)的裝置，采集了蘋果樣本在1 000～2 500 nm下的漫反射光譜曲線，減小了樣本的預(yù)測誤差，但檢測的速度較慢。國內(nèi)關(guān)于水果自動(dòng)化分級研究起步較晚，但發(fā)展速度較快。Sun等[18]利用近紅外光譜分析技術(shù)，對在線檢測翠冠梨可溶性固形物的運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行了優(yōu)化，結(jié)果表明，當(dāng)樣本的運(yùn)動(dòng)速度為0.3 m/s下預(yù)測效果最好。劉燕德等[19]利用漫透射原理實(shí)現(xiàn)了豐水梨的套網(wǎng)無損在線檢測，其中對于36個(gè)驗(yàn)證樣本，分級的正確率達(dá)到了94.4%。趙娟等[20]利用自行搭建的機(jī)器視覺在線檢測平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對蘋果的外部缺陷的檢測。歐陽愛國等[21]應(yīng)用近紅外漫透射光譜檢測技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對不知火雜柑可溶性固形物的在線檢測，研究所建立的偏最小二乘模型，預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為0.956，預(yù)測集均方根誤差為0.380。劉燕德等[22]通過采集健康鴨梨和有黑心病鴨梨的可見/近紅外漫透射光譜，建立3種判別模型，其中偏最小二乘判別模型效果最好，檢測正確率為100%，檢測速度為5個(gè)/s。郭志明等[23]利用近紅外漫反射光譜技術(shù)開發(fā)了蘋果品質(zhì)在線檢測系統(tǒng)，試驗(yàn)表明，對于蘋果可溶性固形物，蟻群算法建立起的模型效果最優(yōu)，預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為0.935 8，預(yù)測集均方根誤差為0.261 9。李江波等[24]基于照度-反射模型實(shí)現(xiàn)了對臍橙表面缺陷的檢測，檢測正確率超過 99%。目前研究大多是對水果的內(nèi)部品質(zhì)或者外部品質(zhì)進(jìn)行研究，指標(biāo)較為單一，且部分機(jī)械結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，價(jià)格較貴，國內(nèi)針對蘋果內(nèi)外品質(zhì)同時(shí)檢測設(shè)備研究較少。

針對現(xiàn)有蘋果分級設(shè)備存在的指標(biāo)單一、機(jī)械結(jié)構(gòu)復(fù)雜且成本較高的問題。本文基于圖譜融合技術(shù)研制了小型便于移動(dòng)的蘋果在線檢測分級系統(tǒng)。該系統(tǒng)可對蘋果的外觀和內(nèi)部品質(zhì)綜合進(jìn)行評定，并且具有體積小，結(jié)構(gòu)簡單且自動(dòng)化程度高的優(yōu)點(diǎn)，可滿足農(nóng)戶以及中小型果蔬加工企業(yè)的需求。

1 硬件設(shè)計(jì)

1.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

本研究所設(shè)計(jì)的小型便于移動(dòng)式蘋果在線檢測系統(tǒng)主要由啞鈴式滾子、機(jī)器視覺外部品質(zhì)檢測模塊、近紅外內(nèi)部品質(zhì)檢測模塊以及控制系統(tǒng)組成。其中控制系統(tǒng)包括計(jì)算機(jī)、光電傳感器 1～4、單片機(jī)和光電傳感器。整機(jī)尺寸為1 600 mm×500 mm×1 500 mm，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 蘋果內(nèi)外品質(zhì)在線檢測分級系統(tǒng)示意圖Fig.1 Apple internal and external quality inspection and classification system diagram

工作原理如圖 2所示。啞鈴式滾子位于傳送帶的上方并與傳送帶有一定的壓力，而由于兩者摩擦力的作用啞鈴式滾子可在前進(jìn)的同時(shí)完成自轉(zhuǎn)。蘋果在啞鈴式滾子的支撐下經(jīng)過機(jī)器視覺外觀檢測模塊時(shí)，由于蘋果和啞鈴式滾子之間摩擦力，蘋果在前進(jìn)的過程中也可完成自轉(zhuǎn)。上位機(jī)軟件觸發(fā)相機(jī)采集每個(gè)蘋果不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的 3幅圖像，再由自行設(shè)計(jì)的自動(dòng)分割合成算法融合每個(gè)蘋果的 3幅圖像的檢測信息，綜合進(jìn)行評判。機(jī)器視覺部分主要對蘋果的大小信息以及外觀有無碰傷進(jìn)行檢測。外觀品質(zhì)檢測完成后，蘋果繼續(xù)向前運(yùn)動(dòng)，當(dāng)經(jīng)過近紅外內(nèi)部品質(zhì)檢測機(jī)構(gòu)時(shí)，由上位機(jī)軟件完成對蘋果的光譜信息的采集以及模型帶入。隨后，上位機(jī)軟件融合機(jī)器視覺檢測的蘋果外觀品質(zhì)信息和近紅外模塊檢測的蘋果內(nèi)部品質(zhì)信息，并綜合圖譜信息對蘋果做出等級評價(jià)。最終，上位機(jī)軟件將等級信息傳遞給分級模塊，控制電機(jī)動(dòng)作完成分級。為提高分級效率，在系統(tǒng)運(yùn)行的過程中，分級動(dòng)作并行執(zhí)行。

圖2 蘋果內(nèi)外品質(zhì)在線檢測分級系統(tǒng)工作流程圖Fig.2 Apple internal and external quality inspection and classification system workflow diagram

1.2 基于機(jī)器視覺的外部品質(zhì)檢測系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)

蘋果在進(jìn)入到機(jī)器視覺檢測模塊時(shí)，由鏈傳動(dòng)帶動(dòng)向前運(yùn)動(dòng)的同時(shí)完成自轉(zhuǎn)，每個(gè)樣本采集不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的 3幅圖像，盡可能的避免了由于啞鈴式滾子的遮擋而導(dǎo)致外觀品質(zhì)提取不完整的問題。機(jī)器視覺系統(tǒng)模塊主要對蘋果的大小信息以及外部是否有碰傷進(jìn)行檢測，為了增大樣本與背景之間的對比度，對光源的選擇設(shè)計(jì)了試驗(yàn)探究。

1.2.1 機(jī)器視覺光源的確定

試驗(yàn)樣品為產(chǎn)自山東棲霞市的棲霞紅富士蘋果，樣品于北京美廉美超市采購，共40個(gè)，其中有碰傷的樣本為20個(gè)其余為無碰傷樣本。

圖 3a為利用現(xiàn)有的高光譜檢測系統(tǒng)所采集到的 40個(gè)蘋果有碰傷位置和無碰傷位置的平均反射率光譜曲線，圖3b所示為無碰傷位置處的反射率光譜減去有碰傷位置處的反射率光譜得到的差值光譜曲線。其中，波長點(diǎn) 730 nm處，兩者的差異最大，并且從圖 3c所示的730 nm下的樣本圖像可以得到，碰傷部位可以很好的和無碰傷部位以及背景區(qū)分出。730 nm處于紅光波段，故系統(tǒng)所采用的機(jī)器視覺光源為波長 730 nm的紅色 LED光源。

圖3 蘋果有無碰傷光譜和圖像對比Fig.3 Spectral and image contrasts of bruised and no bruised apples

1.2.2 機(jī)器視覺外部品質(zhì)檢測模塊總體結(jié)構(gòu)

機(jī)器視覺外部品質(zhì)檢測模塊主要由相機(jī)，上光源，下光源，支架，皮帶傳動(dòng)模塊以及暗箱模塊組成，其總體結(jié)構(gòu)如圖 4所示。其中，上光源主要用于照亮蘋果的上部，由于蘋果是一種類球形水果，相機(jī)在采集過程中，會(huì)出現(xiàn)中間亮四周暗的現(xiàn)象，故布置有下光源起到補(bǔ)光的作用。上光源由 4條 LED條形光源組成，總功率為64 W，下光源由4條LED燈條組成，總功率為16 W。

圖4 機(jī)器視覺檢測模塊結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Machine vision inspection module structure diagram

1.3 基于近紅外光譜的內(nèi)部品質(zhì)檢測系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)

1.3.1 近紅外光譜采集布置方式

近紅外內(nèi)部品質(zhì)檢測系統(tǒng)模塊用于檢測蘋果的可溶性固形物的含量，并以此評價(jià)蘋果的內(nèi)部品質(zhì)等級。其整體結(jié)構(gòu)主要包括2個(gè)對稱布置的10 W鹵鎢燈杯（歐司朗MR11鹵鎢燈），用于安裝近紅外探頭的近紅外探頭支架，暗箱以及光譜儀（Ocean Optics USB2000+）組成。暗箱主要起到遮擋環(huán)境光的作用，聚焦透鏡用于匯聚反映蘋果內(nèi)部品質(zhì)的反射光信息。為了提高近紅外內(nèi)部品質(zhì)檢測系統(tǒng)模塊對蘋果可溶性固形物含量的檢測精度，基于反射率光譜對光源和探頭的布置方式做了相應(yīng)試驗(yàn)探究，對比了將探頭和光源布置在上和布置在下的建模效果并將其試驗(yàn)結(jié)果作為內(nèi)部品質(zhì)檢測系統(tǒng)模塊的設(shè)計(jì)依據(jù)，其中近紅外整體結(jié)構(gòu)如圖5所示，圖5a為將探頭和光源布置在下，圖5b為將探頭和光源布置在上。

圖5 近紅外檢測模塊結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Near infrared detection module structure diagram

試驗(yàn)樣品為產(chǎn)自山東棲霞市的棲霞紅富士蘋果，樣品于北京美廉美超市采購，共70個(gè)，用于對蘋果可溶性固形物的檢測研究，其中隨機(jī)選取53個(gè)作為校正集建立模型，17個(gè)作為預(yù)測集驗(yàn)證模型效果。從表1所示的基于原始光譜建立的偏最小二乘模型的效果來看，將探頭布置在下所采集的光譜對蘋果可溶性固形物的預(yù)測效果明顯較好，其預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為0.903 1，預(yù)測集均方根誤差為0.519 0%。故在設(shè)計(jì)時(shí)采用圖5a的將探頭和光源布置在下的方式。

表1 近紅外光源探頭不同布置方式建模效果對比Table 1 Comparison of modeling effects of different arrangements of light source and probes

1.3.2 近紅外檢測模塊傳動(dòng)方式的設(shè)計(jì)

在近紅外檢測模塊部分，由于整機(jī)的傳動(dòng)方式以鏈傳動(dòng)為主，而近紅外檢測部分的鏈傳動(dòng)無支撐部分比較長，鏈傳動(dòng)本身有一定的垂度會(huì)造成蘋果經(jīng)過近紅外檢測模塊時(shí)產(chǎn)生上下抖動(dòng)，進(jìn)而影響反射率光譜的采集。故在近紅外檢測模塊的后方布置一對鏈條支撐輪用以避免由于鏈條垂度過大而造成的抖動(dòng)問題。其結(jié)構(gòu)如圖 6所示，主要由傳送鏈條、近紅外檢測結(jié)構(gòu)下暗箱、軸承座以及支撐鏈輪組成?？山鉀Q由于鏈條抖動(dòng)帶來的檢測誤差。

圖6 鏈條支撐輪布置方式Fig.6 Chain support wheel arrangement

1.4 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

控制系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)控制整機(jī)的啟動(dòng)和關(guān)閉，觸發(fā)檢測，以及控制分級模塊完成分級動(dòng)作的功能，其組成如圖7所示。主要由計(jì)算機(jī)、STC15單片機(jī)、繼電器、光電傳感器、電機(jī)以及串口模塊組成。通過點(diǎn)擊上位機(jī)軟件的開始檢測按鈕，控制繼電器吸合，整機(jī)上電開始動(dòng)作。光電傳感器1用于感應(yīng)蘋果的到位信號(hào)，當(dāng)蘋果到達(dá)檢測位置時(shí)，光電傳感器通過 STC15單片機(jī)向上位機(jī)發(fā)送檢測命令觸發(fā)檢測。上位機(jī)軟件完成對圖像以及光譜信息處理后，融合蘋果的內(nèi)外品質(zhì)信息，對等級做出評判。當(dāng)蘋果繼續(xù)運(yùn)動(dòng)到判定等級的對應(yīng)料斗位置時(shí)，相應(yīng)光電傳感器通過 STC15單片機(jī)觸發(fā)分級電機(jī)動(dòng)作，完成分級。其中，由于RS485通訊距離遠(yuǎn)且抗干擾能力強(qiáng)[25-26]，考慮到系統(tǒng)復(fù)雜的工作環(huán)境，故加入RS232轉(zhuǎn)RS485模塊，整機(jī)的通訊接口采用RS485標(biāo)準(zhǔn)方式傳輸。

圖7 控制系統(tǒng)組成圖Fig.7 Control system composition diagram

1.5 分級模塊的設(shè)計(jì)

分級模塊主要由步進(jìn)電機(jī)為凸輪提供動(dòng)力，電機(jī)自轉(zhuǎn)一圈完成一次動(dòng)作。凸輪驅(qū)動(dòng)撥指做抬起和撥出的動(dòng)作，將蘋果樣本從啞鈴式滾子上推入料斗中完成分級動(dòng)作。該結(jié)構(gòu)控制和機(jī)械結(jié)構(gòu)簡單且成本較低。為了避免撥指動(dòng)作時(shí)對蘋果造成損傷，在撥指的前端布置厚度為5 mm的橡膠皮墊。并且在料斗的底部也同樣布置有5 mm的橡膠皮墊。其中，分級模塊結(jié)構(gòu)圖如圖8所示。

圖8 分級模塊結(jié)構(gòu)圖Fig.8 Grading module structure diagram

2 人機(jī)交互軟件的設(shè)計(jì)

人機(jī)交互軟件主要完成對采集到的蘋果圖像信息和光譜信息進(jìn)行處理和融合，并在界面中顯示的功能，其界面組成如圖 9所示。蘋果內(nèi)外品質(zhì)在線檢測分級系統(tǒng)軟件是在Windows平臺(tái)上開發(fā)。在機(jī)器視覺外觀品質(zhì)檢測部分，主要基于 OpenCV庫編寫相應(yīng)算法，可檢測樣本的大小以及有無碰傷。在近紅外檢測部分，主要利用C++科學(xué)計(jì)算庫（GNU scientific library, GSL）編寫光譜處理程序，并帶入模型得出內(nèi)部品質(zhì)的預(yù)測結(jié)果。最后融合蘋果的圖譜信息，綜合評判蘋果的等級并在界面上顯示檢測結(jié)果。

圖9 計(jì)算機(jī)軟件界面圖Fig.9 Computer software interface diagram

3 系統(tǒng)整機(jī)試驗(yàn)

3.1 試驗(yàn)樣本

驗(yàn)證試驗(yàn)樣品為產(chǎn)自山東省棲霞市的紅富士蘋果，于北京美廉美超市采購。其中，對于機(jī)器視覺外部品質(zhì)檢測部分，無碰傷樣本為100個(gè)，有碰傷樣本同樣為100個(gè)，共 200個(gè)蘋果。對于近紅外內(nèi)部品質(zhì)檢測部分，樣本共63個(gè)，并隨機(jī)選取47個(gè)蘋果為校正集用于在線模型的建立，16個(gè)蘋果為驗(yàn)證集，用于驗(yàn)證模型的預(yù)測效果。為了消除溫度的影響蘋果購買后置于室溫 24 h，然后進(jìn)行光譜采集，并根據(jù) NY/T2637-2014[27]測定蘋果的可溶性固形物的含量用于分析。試驗(yàn)得出，整機(jī)對單個(gè)蘋果的檢測時(shí)間為0.71 s。

3.2 機(jī)器視覺模塊檢測算法試驗(yàn)

當(dāng)蘋果到達(dá)機(jī)器視覺檢測位時(shí)，軟件首先將所采集到的圖像進(jìn)行分割和合成，確保合成后的圖像包含盡可能多的單個(gè)蘋果樣本的外觀品質(zhì)信息。隨之對合成后包含單個(gè)蘋果 3個(gè)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的圖像進(jìn)行高斯濾波，濾除噪點(diǎn)，再利用大津法[28-29]進(jìn)行二值化處理。二值化圖像首先進(jìn)行輪廓提取完成有無碰傷的判斷，當(dāng)判斷為有碰傷時(shí)，直接剔除樣本不再后續(xù)處理。最終對無碰傷的樣本輪廓進(jìn)行圓擬合處理，利用擬合圓直徑來評判蘋果的大小。

圖10為在線檢測中有碰傷蘋果的檢測效果圖。其中圖 10a為單個(gè)蘋果3個(gè)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的合成圖，圖 10b為QTSU法二值化后的圖像，圖10c為蘋果及傷痕輪廓提取圖，當(dāng)輪廓大于 3個(gè)時(shí)，上位機(jī)軟件自動(dòng)判斷該蘋果為有碰傷樣本，并向下位機(jī)發(fā)送剔除指令。

圖10 有碰傷蘋果檢測效果圖Fig.10 Bruised apple detection effect diagram

蘋果碰傷檢測算法驗(yàn)證結(jié)果見表2，從表2試驗(yàn)結(jié)果來看，對于蘋果的碰傷檢測200個(gè)樣本188個(gè)判斷正確，總體正確率為 94%，其中有碰傷樣本和無碰傷樣本的檢測正確率分別為91%和97%。

表2 蘋果碰傷檢測算法驗(yàn)證結(jié)果Table 2 Apple bruised detection algorithm verification results

對上述無碰傷的50個(gè)蘋果樣本再進(jìn)行圓擬合處理，利用擬合圓直徑來評價(jià)蘋果的大小指標(biāo)，通過擬合圓直徑得到蘋果 3個(gè)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的尺寸，再以其均值作為蘋果的大小檢測結(jié)果。圖11為無碰傷蘋果的大小檢測效果圖。其中圖11a為無碰傷蘋果3個(gè)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)合成圖，圖11b為大津法二值化后的圖像，圖11c為圓擬合圖像。

圖11 無碰傷蘋果大小檢測效果圖Fig.11 No bruised apple size detection effect diagram

蘋果實(shí)際尺寸由游標(biāo)卡尺測得，從圖12所示的蘋果大小檢測的結(jié)果來看，其測量值和真實(shí)值的相關(guān)系數(shù) r為0.964 6，均方根誤差RMSE為2.281 mm。綜合試驗(yàn)結(jié)果，機(jī)器視覺外觀品質(zhì)檢測算法可滿足本系統(tǒng)的需要。

3.3 近紅外檢測模塊試驗(yàn)

模型的預(yù)測效果以校正集相關(guān)系數(shù)rc、預(yù)測集相關(guān)系數(shù) rp校正集均方根誤差 RMSEc、和預(yù)測集均方根誤差RMSEp評判模型的好壞，試驗(yàn)為在線條件下采集的蘋果反射率光譜曲線，其原始光譜如圖13所示。其中反射率的計(jì)算方法為公式（1）。

式中R1為樣品的光譜反射率，%；I為樣品的反射光譜強(qiáng)度，cd；Iw為白參考的反射光譜強(qiáng)度，cd；Ib為黑參考的反射光譜強(qiáng)度，cd。

圖12 蘋果大小檢測效果Fig.12 Apple size detection result

圖13 蘋果原始光譜Fig.13 Original apple spectrum

在建模方法中分別對比了原始光譜利用偏最小二乘建模（original-partial least squares，Original-PLS）、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）[30-32]篩選特征波長再進(jìn)行偏最小二乘建模（CARS-partial least squares，CARS-PLS）以及連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）[33-35]篩選特征波長再進(jìn)行偏最小二乘建模（successive projections algorithm-partial least squares，SPA-PLS）3種建模方式。建模結(jié)果見表3。

表3 可溶性固形物建模效果比較Table 3 Comparison effect of soluble solids content model

從表3所示的建模結(jié)果來看，以CARS-PLS模型最優(yōu)，其中校正集相關(guān)系數(shù)為0.950 8，校正集均方根誤差為0.342 6%，預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為0.949 2，預(yù)測集均方根誤差為 0.448 7%，這表明競爭性加權(quán)自適應(yīng)算法可在提高模型預(yù)測效果的基礎(chǔ)上，簡化模型，變量的數(shù)目從原1 777個(gè)下降到了108個(gè)。圖14為蘋果校正集和預(yù)測集的模型效果，其中圖14a為校正集，圖14b為預(yù)測集。

圖14 可溶性固形物驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果Fig.14 Soluble solids content validation test results

4 結(jié) 論

1）基于靜態(tài)試驗(yàn)對比和驗(yàn)證，設(shè)計(jì)了可用于檢測蘋果內(nèi)外部品質(zhì)的在線無損檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括有啞鈴式滾子、機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)模塊、近紅外內(nèi)部品質(zhì)檢測系統(tǒng)模塊、分級模塊以及控制系統(tǒng)。

2）機(jī)器視覺外觀品質(zhì)檢測部分，為了增加蘋果有碰傷部位和無碰傷部位之間的對比度，根據(jù)所采集的40個(gè)樣本有碰傷部位和無碰傷部位之間的光譜差異，確定在730 nm處光譜的差異最大，并以此為依據(jù)選定了730 nm波長下的紅色光源作為機(jī)器視覺模塊的光源部分。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了機(jī)器視覺外觀檢測算法，其中為了減少果托對蘋果的遮擋，設(shè)計(jì)有皮帶輸送模塊使得蘋果在前進(jìn)的過程中完成自轉(zhuǎn)。為獲得蘋果整個(gè)表面的品質(zhì)信息，相機(jī)共采集單個(gè)蘋果樣本3個(gè)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的圖像。之后，對包含單個(gè)蘋果 3個(gè)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的合成圖像依次經(jīng)過高斯濾波，大津法二值化以及輪廓提取處理。當(dāng)該蘋果判斷為有碰傷樣本時(shí)，直接向下位機(jī)發(fā)送剔除指令。當(dāng)該蘋果判斷為無碰傷樣本時(shí)，繼續(xù)對提取輪廓進(jìn)行圓擬合處理并以擬合圓直徑來得到蘋果的大小品質(zhì)信息。

3）近紅外內(nèi)部品質(zhì)檢測部分主要用于對蘋果的可溶性固形物進(jìn)行檢測，對比了將光源和探頭布置在上和布置在下的建模效果。從建模效果來看，將探頭和光源布置在下檢測效果較好，基于原始光譜所建立的偏最小二乘模型校正集的預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為0.903 1，預(yù)測集均方根誤差為0.519 0%。

4）基于OpenCV視覺庫以及GSL科學(xué)計(jì)算庫，利用C/C++語言編寫了上位機(jī)軟件。主要完成對圖像信息和光譜信息的處理和融合，并根據(jù)等級信息控制分級模塊分級。

5）對系統(tǒng)的性能進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，其中機(jī)器視覺外觀品質(zhì)檢測部分，對于蘋果有無碰傷檢測正確率為94%，大小檢測的相關(guān)系數(shù)為0.964 6，均方根誤差為2.281 mm。近紅外內(nèi)部品質(zhì)檢測部分，對于蘋果內(nèi)部可溶性固形物含量所建立模型的校正集相關(guān)系數(shù)為0.950 8，校正集均方根誤差為0.342 6%，預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為0.949 2，預(yù)測集均方根誤差為 0.448 7%。單個(gè)蘋果的檢測時(shí)間為 0.71 s。

本研究根據(jù)靜態(tài)條件下采集的圖像和光譜信息，通過前期試驗(yàn)，設(shè)計(jì)了可用于蘋果內(nèi)外品質(zhì)同時(shí)檢測分級的在線系統(tǒng)。整機(jī)尺寸小，結(jié)構(gòu)簡單。可滿足廣大農(nóng)戶和中小型企業(yè)的需求。

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