计算机视觉技术

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►定义
►计算机视觉在食品中的应用
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1 [( R G ) ( R B )] 2 H arccos 2 1/ 2 [( R G ) ( R B )( G B )]
颜色模型
RGB模型 CMY模型 HSV模型 CIE模型
颜色模型
RGB模型 CMY模型 HSV模型 CIE模型
1） 苹果动态图像的采集。 通过对苹果的上面及两侧三个方位的图像采集， 全面获取苹果信息。
图像的平滑处理——图像增强——边缘检测
图像的平滑处理 选择中值滤波， 程序如下。
rgb=imread （‘e:/77.jpg’） ; figure, subplot（131）, imshow（rgb）, title(‘原图’）; gray=rgb2gray (rgb) ; subplot (132) , imshow (gray) , title (‘灰图’） ; threshold=graythresh (gray) ;%取阈值 bw=im2bw (gray,threshold) ; subplot (133) , imshow (bw) , title (‘二值图’） ; j1 =medfilt2 ( gray) ; figure,subplot ( 121） ,imshow (j1) ; title (‘灰图中值滤波’) j2=medfilt2 (bw) ; subplot (122) ,imshow (j2) ; title ('二值图滤波') ; % 中值滤波
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►定义
►计算机视觉在食品中的应用
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►定义
►计算机视觉在食品中的应用
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►定义
►计算机视觉在食品中的应用
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►定义
►计算机视觉在食品中的应用
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►定义
►计算机视觉在食品中的应用
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►定义
►计算机视觉在食品中的应用
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图像输入设备
图像采集卡
图型显示卡
监视器 图像输出
计算机
计算机监视器 文本输出
计算机视觉系统
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里红杰，2012，食品与机械
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1、图像采集与预处理主要是对采集到的图像进行去噪，增强处理，以提 高后续处理的精度； 2、特征提取是提取图像中感兴趣区域的特征，可采用图像分割等方法提 取颜色特征、纹理特征和形状特征等； 3、图像识别与判断为高级图像处理，结合预测模型实现目标的辨认、分 类与解释，可采用的分类器有神经网络分类器。
色调H 用角度度量，取值范围为0~360°，红色为0 度，绿色为120度，蓝色为240度。它们的补 色是：黄色为60度，青色为180度，品红为 300度。 饱和度S 取值范围为0.0～1.0，值越大，颜色越饱和。 亮度V 取值范围为0(黑色)~255(白色)。
CIE（Commission Internationale de L'Eclairage）：国际照
计算机视觉
Computer vision
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计算机视觉的定义 计算机视觉在食品中的应用
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眼 见 为
实
你 的 眼 睛 是 否 欺 骗 了 你
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我想
静静
你的大脑试图从图
中反推出环境光，再来
推断物体本身颜色。图 片糟糕的白平衡让你的
大脑欺骗了你...
2） 苹果大小尺寸的检测。 对采集到的图像信息进行处理， 采用质点法计算质心， 确定质心以后
再计算最大果径。
首先根据格林公式求得物体质心坐标
2） 苹果大小尺寸的检测。 物体质心坐标求出之后， 可用其与边界的距离的最大值来代表苹果的
最大横径。
L=bwlabel (BW1,8) ; %标注二进制图像中已连接 的部分 stats=regionprops (L, ‘all’) ; centroids=cat (1, stats.Centroid) ; imshow (BW1) ; title (‘标记质心’) hold on%图形保持 plot (centroids (:,1) , centroids (:,2) , ‘g*’) % 标记g*-绿色* hold off area= [stats.Area] ; R=sqrt (area/pi) R=27.4140
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里红杰，2012，食品与机械
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李文萃
基于视觉技术的绿茶色泽变化与品质关系研究
图像采集：在光源稳定的暗室内，将所取茶样均匀摊放在白板 上，以覆盖底板颜色为准即厚度约 2 cm~3 cm。保持照相机置于同 一高度位置对茶样进行图像采集，重复测定 3 次。 图像处理：采用 Photoshop CS3.0 软件中滤镜-模糊-平均命令 对图像进行预处理，在信息栏中分别读取 RGB、 HSB* 和 Lab 3 种颜色模式的色泽参数值。
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►计算机视觉在食品中的应用
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李文萃
基于视觉技术的绿茶色泽变化与品质关系研究
黄星奕
计算机视觉技术在鱼新鲜度检测中的应用研究
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王鑫
基于视觉技术的苹果分拣系统设计
利用Matlab软件的图像处理功能和模糊算法来对采集的苹果图像进行 处理与分析， 进而实现苹果品质分级， 过程如下 1） 苹果动态图像的采集； 2） 苹果大小尺寸的检测； 3） 苹果表面颜色的检测； 4） 苹果表面常见缺陷的识别与测量； 5） 对获取信息进行模糊分级，确定品质等级 。
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►定义
►计算Fra Baidu bibliotek视觉在食品中的应用
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►计算机视觉在食品中的应用
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►定义
►计算机视觉在食品中的应用
颜色模型
RGB模型 CMY模型 HSV模型 CIE模型
明委员会，根据其法语名称简写为CIE。
4） 苹果表面常见缺陷的识别与测量 表面缺陷检测一直是困扰苹果自动化分级的难题， 缺陷的快速识别一
直是研究的热点。 本文采用特征提取， 即提取出缺陷部位的轮廓， 再进行
填充， 求其面积。 根据缺陷面积来判定等级。
程序流程： 读入图像→灰度化 图像→直方图调整→中 值滤波→边缘检测→缺 陷判定。
5）对获取信息进行模糊分级，确定品质等级。 综合上述各种信息，利用模糊算法分级。根据苹果质量三项重要标准，
最大横径、 颜色色度和缺陷面积分别将苹果分为优等级、Ⅰ级、Ⅱ级、等
外级。具体分组标准如表1所示。
►定义
其实这里的环境光 是黄色，黑色蕾丝部分 由于材质，环境光反射 较大，形成了金色印象。 实际上就是误判环境光 所导致的错觉。
定义
计算机视觉技术是通过一个高清晰度摄像头获取物体的图像，将图像 转换成数字图像，再利用计算机模拟人的判别准则去理解和识别图像，通 过图像分析做出相应结论的实用技术。
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3） 苹果表面颜色的检测。 利用RGB颜色模型及HIS颜色模型对苹果表面色度检测， 进行颜色分
级。
进行图像分割， 得到RGB图像。 应用转化公式将苹果颜色的RGB模 型转化为HIS模型， 利用转换公式计算各像素的色度值H。
模型转换算法
RGB —— HIS
1 I ( R G B) 3
S 1 3 [min( R, G, B)] ( R G B)
►计算机视觉在食品中的应用
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►计算机视觉在食品中的应用
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►计算机视觉在食品中的应用
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►计算机视觉在食品中的应用
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