基于機器視覺的花椒外觀品質檢測技術研究.pdf

1、花椒是一種重要的烹飪調料和中藥配料?；ń菲焚|檢測包括對固有雜質含量、色澤等外觀品質和揮發(fā)油、麻味物質含量等內部品質兩方面的檢測。本文將機器視覺技術引入到包括花椒顆粒均勻度、閉眼率、椒籽率、果穗梗率等外觀品質評價指標的快速檢測中，避免了傳統人眼感觀檢測存在的可重復性差、效率低、隨意性大等缺陷。主要研究內容如下： 第一，對收集的37份花椒樣品外觀品質進行了人工感官評測。 第二，基于普通平板掃描儀、PC和打印機搭建了一套用于花

2、椒外觀品質檢測的機器視覺硬件系統，對37份花椒樣品進行圖像采集，完成了花椒圖像的基礎數據準備。 第三，通過比較椒籽、閉眼椒、果穗梗和果皮的凹性率、橢圓度、面積值等多項外觀形態(tài)特征，獲取了各固有雜質成分的分離閾值。結果表明：圖像分辨率為600dpi時，取凹性率0.95、面積值7000像素可先分離出椒籽，再取橢圓度0.9能分離出果穗梗，最后取凹性率0.8964、橢圓度0.5072能有效區(qū)分余下的閉眼和果皮。另外，針對采用Canny算

3、子邊緣檢測后的花椒樣本圖像中有部分個體的邊緣不連續(xù)、對邊緣檢測結果直接填充時效果較差，提出了更能有效識別花椒籽粒的二次填充算法。 第四，實現了花椒外觀品質檢測的相關圖像處理算法，并利用MATLAB平臺開發(fā)了基于機器視覺的花椒外觀品質檢測軟件系統，包括圖像處理模塊、圖像分析模塊、特征提取模塊和數據分析模塊，能對單幀、多幀花椒圖像進行單步、連續(xù)處理。 第五，對37份花椒樣品進行機器視覺檢測，完成固有雜質等四項指標的定量檢測，