基于光技術的皮蛋蛋殼破損檢測方法研究.pdf

1、皮蛋是我國獨創(chuàng)的一種蛋類加工產(chǎn)品，其營養(yǎng)豐富、容易消化、具有清涼解熱等作用，深受人們喜愛。目前在生產(chǎn)加工中主要采用眼看、手掂等人工方法來檢測并剔除破損皮蛋，本文結(jié)合偏振光技術、圖像處理技術及模式識別技術，研究出缸皮蛋蛋殼裂紋的自動識別方法。主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)搭建了自然光圖像采集系統(tǒng)，對圖像的噪聲濾除、圖像增強、邊緣檢測、形態(tài)學運算等進行了深入分析和比較，研究出適合提取皮蛋蛋殼裂紋的圖像處理算法。通過大量試驗驗證，提出了

2、形態(tài)學邊緣提取算法，試驗結(jié)果表明:形態(tài)學邊緣提取算法能有效區(qū)分皮蛋蛋殼信息和裂紋信息。
　　(2)在形態(tài)學邊緣提取算法處理蛋殼圖像的基礎上，分別提取了圖像中裂紋信息的形狀特征參數(shù)和紋理特征參數(shù)，具體為:裂紋長度L、裂紋深度K、投影變換后水平方向和垂直方向的灰度最大值Tmax、角點數(shù)等四個特征參數(shù)。采用支持向量機分類器進行自動識別，分別采用線性、多項式、徑向基、Sigmoid等四種SVM核函數(shù)分別對樣本進行分類處理，根據(jù)不同的訓練樣

3、本和測試樣本數(shù)，綜合得出徑向基核函數(shù)SVM分類器的識別率最高，檢測率最高可達94％。
　　(3)針對皮蛋蛋殼表面大塊黑斑和裂紋的偏振度的不同，研制了偏振圖像采集系統(tǒng)，根據(jù)本課題研究的需要選用了Stokes矢量法描述偏振光，根據(jù)Stokes矢量描述法中所需測量的偏振角為0°、45°、90°、-45°的偏振圖像，搭建了偏振圖像采集系統(tǒng)，詳細介紹了偏振圖像采集系統(tǒng)的硬件設計和軟件設計，其中包括軟件界面的設計、界面可直接控制CCD的各個參

4、數(shù)設計、采集圖像、控制電機自動旋轉(zhuǎn)所需角度、自動獲取所需要的各角度偏振圖像等多種操作，整個圖像采集系統(tǒng)能完成控制電機旋轉(zhuǎn)一周，能自動采集相應的偏振圖像。
　　(4)利用偏振圖像采集系統(tǒng)采集樣本偏振角為0°、45°、90°、-45°的偏振圖像，擬合各樣本的偏振圖像，通過試驗數(shù)據(jù)表明，皮蛋蛋殼表面大塊黑斑的偏振度相對穩(wěn)定，大多在0.1左右，而裂紋的偏振度不太穩(wěn)定，但大多數(shù)情況下一般大于表殼黑斑的偏振度，本文先采用閾值方法濾除樣本表殼黑

5、斑信息，然后以偏振圖像中像素最高且連通區(qū)域最大部分作為中心，截取100*100的像素圖像，提取該圖像的裂紋長度、均方比、偏度和峰度等四個特征參數(shù)，采用Kmeans聚類分析算法識別蛋殼裂紋。通過實驗證明，該方法效果良好，其中好殼皮蛋的識別準確率為100％、裂紋蛋的識別準確率為88.3％，綜合準確率為93％。
　　(5)對同一批100枚皮蛋樣本分別用自然光圖像處理方法和偏振光技術進行樣本裂紋識別，其檢測結(jié)果均為91％，但自然光圖像處理