隨著對水果和蔬菜的質量要求不斷提高,對這些產品質量控制自動化的需求也在增長,通過我們的信息圖來看看農產品中的潛在缺陷,并展示如何使用最具創新性的圖像處理技術來發現它們。
1、顏色變化
顏色的變化通常是食物不成熟的標志,但是它們也用于分類目的,以便分發到超市。超市只接受具有一定顏色深淺的完美產品,因此確保充分和快速的分類符合水果和蔬菜種植者的利益,色線相機可用于自動顏色識別和產品的高速分揀。
2、尺寸
超市確定所需作物大小的標準,水果和蔬菜種植者希望獲得盡可能高的產量,通過在正確的時間收獲,可以減少廢物量。
這個過程可以自動化:在光學系統的幫助下,可以記錄作物位置和大小的數據,用于確定完美的成熟度。所有有機產品的形狀都有自然變化,可靠的圖像處理系統必須能夠在分類過程中考慮到這一點。
3、變形
產品的形狀也是尋找“完美”水果和蔬菜的指標,對農民來說,挑選出不符合這些標準的產品也很重要,圖像處理軟件具有從人工智能研究中出現的多功能模式識別工具。
它使用來自多個圖像平面的圖像信息,從而自動識別有助于識別對象類別的關鍵特征,但是缺陷并不總是出現在產品表面上,需要特殊的技術才能看到內部。
4、瘀傷
敏感的水果和蔬菜在從植物到超市貨架的漫長旅程中容易出現瘀傷,無論多么小心,包裝過程中的人員都有可能造成從外面通常看不到的瘀傷。
5、霉菌
霉菌可以在生活和分解農產品上生長,并且通常傳播得非常快。當訓練有素的色覺系統識別出感染時,已經形成了大規模的真菌菌落,早期檢測可以限制模具污染并有助于節省成本。
6、成熟度
許多水果的成熟度可以從它們的顏色看出,在這種情況下,彩色圖像處理是完美的選擇,但是如何識別不變色的成熟水果呢?這需要在分子水平上進行檢查,工業圖像處理的最新方法提供了可靠的解決方案。
7、病蟲害
為了盡快消除問題,重要的是要及早發現作物病蟲害的跡象。一般來說,疾病是手動治療的。然而許多跡象并不總是在表面上可見,需要更可靠的控制方法。
成像技術的尖端方法提供了看到水果和蔬菜表面下方的能力,以定位傳統成像方法無法檢測到的“隱藏”瘀傷、霉菌、疾病和害蟲,這些創新系統可以檢測水果的成熟度,這對于成熟時不變色的水果特別有用,高光譜圖像處理能夠在分子水平上檢測有機產品,從而為工業圖像處理開辟了全新的應用領域。