基于機器視覺的蔬菜外部品質的檢測方法研究

李驥鴻 田瑞新 王德信 胡延貝 蘇海峰 田同平 張娟 張伶

山東旺天下農業旅游發展有限公司 山東菏澤 274100

機器視覺如今在農業領域運用愈發廣泛，其具有非接觸、精確度高、速度快、采集量大的優勢，能夠取代人工成為優秀的農作物信息采集工具，將其與蔬菜種植相結合，運用機器視覺技術對蔬菜外部品質進行研究分析，能夠大量采集蔬菜外部樣本，通過顏色分析、外部形態分析、蔬菜表皮分析等專業方式，對蔬菜外部品質作出全面評估，最終形成詳細的分析報告，提供給種植者與研究者詳盡的信息，對蔬菜種植品質的調整與發展具有重大意義[1]。

1 采用機器視覺對蔬菜外部品質進行檢測的優勢

1.1 具有實時性、高效性

機器視覺技術的運用能夠實時對蔬菜的外部品質進行圖片的采集，避免了人工采集受到人力、天氣等條件因素的干擾而只能采用分時段抽樣抽檢，充分保證了對蔬菜外部品質的實時監控，大幅度提高了檢測效率，并充分解放了人力。

1.2 確保檢測結果的客觀性、準確性

由于機器視覺是運用計算機或者圖片處理器等設備對人的視覺進行模擬，有效避免了人的視覺可能受到的環境等外部因素的影響，充分確保了檢測結果的客觀與準確性。該項技術對比傳統通過人的肉眼對蔬菜外部品質進行判斷來說，能夠更加客觀地通過對各項指標進行機械化比對得出結論，確保了評價標準的一致性與結果的可靠性。

1.3 檢測過程無接觸、無損傷

機器視覺技術通過智能化手段，能夠最大程度地感知周圍環境，因此不需要對檢測物品進行接觸就能夠感知到物品的各項檢測指標，在對蔬菜進行外部品質檢測時，無需對蔬菜進行接觸就能夠得到各項檢測指標并進行分析，避免了對蔬菜的損傷還能夠確保檢測數據的可靠。

2 采用機器視覺對蔬菜外部品質檢測的具體方法

2.1 獲取蔬菜外部圖像，進行精準分割

機器視覺技術的使用首先就需要對蔬菜的外部進行照片信息采集，通過對圖片的獲取得到其最外化最直觀的圖片信息?？梢允褂脭荡a攝像機對蔬菜的外部進行照片采集后將圖片儲存進計算機中，在圖片采集的過程中要注意背景與光源的選擇不要產生過大的干擾。在圖片采集過后，下一步便可以對采集到的圖片進行分割處理，將蔬菜外部的圖片進行擴大細節化處理，得到更加具體的外部品質信息。通過對比各項參數信息，對蔬菜外部品質做出一個基本的總體預估。

2.2 增強蔬菜外部圖像色彩處理效果

增強圖像技術能夠使分割后的出現虛化、清晰度下降的圖片變得更加清晰，通過消減噪聲等方式對圖片進行增強，給技術人員提供更加精準的信息。在獲取了清晰的圖像信息之后，再對圖像進行色彩處理，在色彩處理下，原本看上去外表相差不大的蔬菜外部品質圖像能夠清晰顯露出差別，讓品質判斷更加易于判斷[2]。

2.3 大量采集數據增加檢測結果準確度

由于機器視覺對數據的采集不再是單一樣本的分析，而是一次性對大量樣本進行實時采集分析，這就能夠確保樣本數量，一次性對大量的蔬菜外部品質進行同時分析，能夠一次性檢測出同一個地區或者同一個試驗田中的蔬菜進行品質檢測，有效增加檢測結果的準確性和可靠性。

3 采用機器視覺對蔬菜外部品質檢測的前景

3.1 對蔬菜按照外部品質進行分類

由于機器視覺技術能夠快速準確地對蔬菜外部品質作出判斷，能夠后續根據檢測出的結果對蔬菜的大小、顏色、形狀等作出判斷與分類，提升了蔬菜的商業價值，將同一品種的蔬菜進行不同品質的分類，標碼出不同的商業價值進入市場，即利用機器視覺技術對蔬菜進行分級提升蔬菜的商業價值。

3.2 對蔬菜進行缺陷識別

機械視覺技術的運用能夠通過多個方面對蔬菜外部品質進行檢測和判斷，比如通過顏色的檢測來判斷蔬菜的成熟程度、通過對蔬菜的大小來判斷蔬菜的成熟度與生長狀態、通過對蔬菜的形狀來判斷蔬菜生長是否健康、品質如何。將各方面檢測結果結合判斷，就能夠判斷蔬菜是否具有缺陷，識別缺陷過后就能夠對蔬菜進行篩選淘汰，挑選出品質優良的蔬菜進行研究和市場投放。

3.3 通過機器視覺技術促進蔬菜種植業發展

隨著社會的發展人們的生活水平不斷提高，人們對于生活質量的要求也越來越高，蔬菜作為人們生活的必需品，人們對其質量與健康的關注與日俱增。因此如何高效完成蔬菜的挑選，確保蔬菜的質量是蔬菜種植生產研究的當務之急。機器視覺技術的運用能夠很好保證目前蔬菜質量的需求，同時還避免了在檢測過程中對蔬菜的損害。但是目前還存在普及下不廣，檢測技術還有待進一步提高的缺陷亟待解決。大量的實踐表面該項技術的使用能夠大力提高蔬菜外部檢測的準確度和效用，因此，通過對機器視覺技術的推廣能夠有效促進蔬菜種植業的發展。

4 結語

綜上所述，我國目前的農業技術已經進入全新的發展階段，已逐漸向機械化、信息化發展，通過利用計算機與互聯網技術，對農業信息進行大量采集，在大量數據采集的基礎上對農產品種植進行改良與發展。本文主要敘述了如何運用機器視覺技術對蔬菜的外部品質進行檢測分析，該檢測方法能夠很好地提高人工采集信息檢測分析數據的效率，并通過樣本數量的增大來作出更加精準的檢測分析結果，對蔬菜外部品質的檢測分析具有重大意義，通過對該項技術的改良發展，能夠有效提升對數量外部品質分析的精準度與速度，對蔬菜種植業的發展具有積極推動作用[3]。