基于近红外相机成像的红提串缺陷检测

目的:探寻快速、准确的葡萄串褐斑及损伤腐烂检测方法。方法:通过近红外工业相机采集红提串的彩色图像(RGB)和近红外图像(NIR)。利用近红外图像(NIR)运用Sobel算子提取清晰葡萄串的边缘和褐斑及损伤腐烂部分的边缘,然后将图像通过自适应阈值对图像进行二值化,实现图像分割,通过归一化超绿法和寻找大连通域去除葡萄串边缘及果梗,分别提取红提串缺陷和果粒边缘的圆形度、矩形度和外接矩形长宽比的形状特征参数,并建立基于BP神经网络和支持向量机的缺陷和果粒边缘判别分类模型,通过建立的分类模型实现果粒边缘的剔除,获得褐斑及损伤腐烂的图像信息。结果:利用上述检测方法对60个葡萄串样本进行验证,完好葡萄串判别准确率为90.00%,褐斑及损伤腐烂葡萄串判别准确率为93.33%,综合判别准确率达到91.67%。结论:研究建立的褐斑及损伤腐烂图像的检测方法可以实现红提葡萄的分级挑选。