摘要：针对基于机器视觉技术的水果表面缺陷因受到亮度不均影响而提取困难的问题,以阿克苏苹果为研究对象,采用可见-近红外双CCD成像系统,设计了一种无需预先建模的类球形亮度变换方法,对R分量图像进行亮度变换,变换后的图像使整个水果表面正常区域灰度趋于一致,而缺陷区域依然保留为低灰度区,增强了缺陷和正常果皮的对比度,提高了缺陷检测精度。使用共计100个样本评估算法的可行性,其中45个缺陷果的检测精度为93.3%,55个正常果的检测正确率为100%,整体检测精度达到97%。研究结果表明,利用基于类球形亮度变换结合单阈值分割方法提取水果表面缺陷是可行的。

关键词：苹果 机器视觉 图像处理 类球形亮度变换 表面缺陷 

单位：北京理工大学自动化学院 北京100081 国家农业智能装备工程技术研究中心 北京100097