計算機視覺技術在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中的應用

第第頁計算機視覺技術在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中的應用隨著科技的日益進步，計算機運行速度也在顯著提升。這使得計算機視覺技術在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中的應用范圍逐漸擴大，也提升了農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測工作的自動化成績及工作效率，并更好的適用了復雜的工作環(huán)境，同時避免了人工操作失誤等。為此，筆者從簡述計算機視覺技術入手，探究該技術在我國農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測工作中的具體應用。

【關鍵詞】農(nóng)產(chǎn)品計算機視覺技術品質(zhì)檢測

農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測工作中除了采取人工檢測法以外，還可以采取半自動或自動檢測法，如在水果分級檢測工作中的質(zhì)量分級檢測法、光電分選法以及大小分級法等。然而農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)會受到自然生長環(huán)境或人為因素等方面的影響，農(nóng)產(chǎn)品的色澤、大小及形狀等并不相同，無法采取單一指標進行檢測。因此充分應用計算機視覺技術，對農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)進行檢測，極為重要。

1計算機視覺技術

計算機視覺技術又被稱為機器視覺技術，指的是通過人類設計，在計算機環(huán)境下，達到再現(xiàn)或模擬人類視覺相關的職能行為的一種技術，包括了印刷和手寫文字的識別技術，圖像模式識別技術，物體三維表面形狀識別技術、距離識別以及速度感知等技術。該技術是諸多學科的結(jié)合與交叉，涉及到數(shù)學、生理學、信息處理、物理學、光學以及計算機等多種學科。探究計算機視覺技術的目的在于實驗人類視覺的再現(xiàn)及延伸，即再現(xiàn)高等動物的視覺系統(tǒng)，并對物體形狀以及類別進行識別。

此外，計算機視覺技術處理的原始資料多是圖像，所以該技術和圖像處理以及模擬識別等有著緊密的聯(lián)系?，F(xiàn)階段，計算機視覺技術在諸多領域有著較為廣泛的運用，包括了醫(yī)學輔助診斷、資源調(diào)查、衛(wèi)星圖像解釋、軍事指導、災害監(jiān)測、氣象以及工業(yè)產(chǎn)品的外觀篩選及檢測等。同時研究該技術在農(nóng)業(yè)工程領域中的應用，也成為了熱門話題。

2在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中，計算機視覺技術的具體應用

筆者在查閱相關文獻資料的基礎上，探究在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測工作中，計算機視覺技術在產(chǎn)品表面缺陷以及損傷識別工作中的具體應用；果形識別工作中的具體應用；農(nóng)產(chǎn)品尺寸以及面積檢測工作中的具體應用。

2.1在產(chǎn)品表面缺陷以及損傷識別工作中的具體應用

在對農(nóng)產(chǎn)品進行分級的過程中，依然存在著一大問題，即農(nóng)產(chǎn)品表面缺損以及損傷識別。而早在1984年就已經(jīng)出現(xiàn)了采取線掃描和模擬攝像機針對蘋果表面損傷進行檢測的實驗報道，實驗結(jié)果顯示，采取數(shù)據(jù)技術能夠檢測出蘋果表面損傷，其檢測結(jié)果完全能夠達到人工分級的精度。與此同時，還出現(xiàn)了一種機器視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)將不規(guī)則的圖像信息與正常的圖像信息區(qū)分開來，在去除蔬菜內(nèi)的雜物以及檢測農(nóng)產(chǎn)品的污點等方面能夠取得較好的應用效果。此外，在1989年，國外出現(xiàn)了一種全新的計算方法，即運用紅外線掃描攝像機，處理蘋果表面的灰度圖像，既能夠確定蘋果表面的損傷面積，還能夠區(qū)分不同損傷區(qū)。然而還技術是以機械裝置的設定為基礎，需要消耗2s的時間，對一個蘋果進行檢測，蘋果表面缺陷分級精度以及損傷分級進度并不高。

我國在1997年，出現(xiàn)了運用計算機圖像處理技術對蘋果損壞自動化檢測的試驗研究，該試驗結(jié)果顯示，該技術的損壞檢出率較高，能夠規(guī)避果梗區(qū)以及花萼區(qū)對于壞損區(qū)域識別的具體影響，且該檢測技術的魯棒性較強。

2.2在果形識別工作中的具體應用

果形識別是影響水果質(zhì)量的重要因素之一，對于水果品質(zhì)檢測有著重大意義。當水果成熟后，水果的外形將會發(fā)生巨大的改變，且無法采取數(shù)學方法進行鑒別，采取其他方式進行果形識別極為重要。

在1981年，有研究人員就針對形狀識別中的圖像特征進行了探討，提倡采取結(jié)構分析法以及外形輪廓曲線檢測法，針對水果外形進行識別。并在1985年，以數(shù)字圖像分析技術以及模式識別技術為依據(jù)，針對番茄定向、番茄形狀、表面缺陷以及尺寸進行分類的特殊算法，運用灰度梯度曲線，明確番茄表面缺陷以及花萼位置等。而我國則在2000年，按照果實形狀分析，通過連續(xù)性指標、半徑指標、連續(xù)指標對稱性、半徑指標對稱性等特征參數(shù)，表示果形，并首次采取參數(shù)形狀分析法。

2.3在農(nóng)產(chǎn)品尺寸以及面積檢測工作中的具體應用

農(nóng)產(chǎn)品分級中，以農(nóng)產(chǎn)品外形尺寸為依據(jù)。在1987年，國外就已經(jīng)開始研究機械視覺技術在牡蠣肉分級以及尺寸檢測工作中的具體應用。并在1992年，針對人工檢測以及機器視覺檢測進行進行了對比分析，試驗結(jié)果顯示，和人工檢測技術相比，采取視覺檢測技術，能夠提高檢測的精確度，減少檢測消耗時間；同時在評價以及推廣種質(zhì)資源中，準確的測量以及詳細的記錄種質(zhì)形態(tài)的指標，有著極為重要的意義。為了能夠精確、快速地計算出玉米種質(zhì)尺度，在1995年，有研究人員就提出了自動化選擇技術，該技術在處理玉米種質(zhì)圖像中，其辨別精度極高。

而我國在2002年，有研究人員就針對水果品質(zhì)進行動態(tài)、實時監(jiān)測的智能化分級生產(chǎn)線進行了研究，該生產(chǎn)線，首先通過水果輸送翻轉(zhuǎn)系統(tǒng)，利用滾筒式輸送翻轉(zhuǎn)裝置，將水果往前輸送，在輸送過程中，以水平軸為中心，保證水果表面能夠被系統(tǒng)檢測到，以此獲得圖像信息。然后利用計算機視覺識別系統(tǒng)，對水果等級進行判斷，明確圖像信息。該系統(tǒng)具備了視覺識別功能。最終通過分級系統(tǒng)，完成水果分級工作。

3結(jié)語

在二十世紀七十年代以后，計算機視覺技術就已經(jīng)得到了較為迅速的發(fā)展，在我國，該技術在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中的具體應用也得到了人們的高度關注，同時也取得了一定的成效。計算機視覺技術作為人眼的延伸技術之一，其具備了人腦功能，運用該技術代替以往的人工操作技術，已經(jīng)成為了農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測工作的必然發(fā)展趨勢。

參考文獻

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