基于机器视觉的八角颜色与果形识别研究

姚应方， 刘峰， 张海东， 李超， 周海俊， 王满

(云南农业大学机电工程学院，昆明 650201)

八角茴香，又称“八角”，八大香料之一，既是老百姓日常烹饪必不可少的调味料，也常用于食品加工领域，在药用和其他工业领域也有广泛的用途[1]。我国八角的种植面积、产量均位居世界前列，出口量更常年稳居全球首位。但近几年来，我国八角的出口量因品质不稳定而波动较大，与我国八角品质的检测技术有很大关系。八角外形复杂，颜色单一且色差小：大红八角颜色为棕红和褐红，果形特征为角瓣粗短；角花八角的颜色为褐红，果形特征为角瓣瘦长；干枝八角颜色为黑红，果形特征为壮瘦兼备。但品质检测特别是外观品质的检测仍然依靠人工或简单机械进行，准确率低、劳动强度大、效率不高，分检后的产品达不到进口国的品质要求。因此，探索新的八角外观品质检测技术、加强八角品质检测的机械化水平对稳定出口量、引导八角产业健康良性发展具有重要意义。

图像处理技术的发展和完善为农产品的无损、快速识别提供了可能。在颜色提取与识别方面，Angadi等[2]提取葡萄干颜色特征，并利用人工神经网络分类器建立分级模型，识别正确率达到95%。Mery等[3]提出了一种基于RGB颜色彩色模型分割算法分离梨。蔡建等[4]通过机器视觉的方法提取色调、饱和度、核桃仁轮廓面积与最小外接圆面积之比等特征，建立决策树模型预测核桃仁样本，正确率达到92%。Pauly等[5]用机器视觉技术提取芒果颜色特征，并利用色差对其成熟度进行判别，利用缺陷部位像素数来判定芒果品质，分级准确率达到了83.3%。……