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研究论文
标准柑橘的估算应用颜色在移动设备中使用图像处理的索引 (cci)
sergio cuberoa, 弗朗西斯科·阿尔伯特b, 何塞·曼努埃尔·普拉特-莫尔塔尔班 c, daniel g. ferserdez-pacheco d何塞布拉斯科 a努里亚阿莱克斯 b,*
- 中心为agro骨尼尼年加奥勒, 瓦伦西亚研究所研究 农业(ivia), cv-315, k里 10.7, 46113 moncada (瓦伦西亚), 西班牙
- 埃奇尼察de valencia, camino de vera sn, 46022 valencia,
部门的英格尼耶勒 a 图形,大学波利特西班牙
- 组工程师a 斯蒂卡 多元,部门的斯蒂卡而我应用和质量,大学 理工大学de valencia, camino de vera sn, 46022 valencia, 西班牙
- 上图形, 理工大学 埃奇尼察de 卡塔赫纳, 卡塔赫纳 30202, 西班牙
部门的表达
文章历史: 2017年10月20日收到 收到修订后的表格 2017年12月 2017年12月19日接受 在线发布2018年1月10日 |
橘子的收集通常在它们到达典型的橘子之前就开始了颜色.此外, 柑橘类水果还受到某些脱脂依赖于标准柑橘的治疗方法颜色收获时的指数 (cci)。为了便于测量这一索引, 开发了一个使用图像处理技术的免费应用程序, 使用基于 android 的移动设备使用该设备的内置摄像头。利用开源 opencv 库对摄像机实时输入的所有图像进行图像分析, 以获得此类水果的 cci。为此, rgb (红色、绿色和蓝色)颜色坐标) 输入图像的预先选定区域的平均值为 |
a r tic l 和in f o
关键 字: 移动设备 Android 智能 手机 颜色分析 柑橘类水果 颜色柑橘指数估计 现场条件 |
计算, 然后转换为亨特实验室 颜色空间, 最终计算 cci。在田间进行了几次试验, 在树上结出果实, 并在实验室条件下使用不同品种的橙子 (肚脐、博南扎、克拉姆和纳韦利纳) 处于不同的成熟阶段, 并使用不同的 android 设备。获得了与每个装置和条件相关的结果。颜色由摄像机测量, 并与一个工人小组的性能进行比较, 他们评估了颜色使用传统的方法。最好的 r2在室外条件下得到的数值为 0.854, 在室内测量时得到的值为0.854。 copy;2017年iacre.由 elsevier ltd. 出版。保留所有权利。 |
*相应的作者.
电子邮箱地址:naleixos@dig.upv.es不。阿莱克斯).https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2017.12.012
1537-5110/copy;2017年iacre.由 elsevier ltd. 出版。保留所有权利。
(一) 介绍。最先进的技术
颜色是消费者与农产品的新鲜度或成熟度直接相关的主要属性之一, 因此是他们对其他产品偏好的关键因素 (campbell 等人, 2004年).在实际应用中,颜色柑橘类水果的销售也是需要的。水果是手工收获, 装进箱子, 运到包装房, 在那里分批分类。在早期的季节, 当奇特里斯水果是在包装厂收到的, 这种分类的重点是分类颜色因为它通常需要一个脱脂使用乙烯进行处理, 乙烯的持续时间取决于颜色他们在收获时出现 (波拉特, 2008第71页e76). 用于确定颜色柑橘类水果是柑橘颜色指数 (cci), 用于柑橘工业, 以确定收获日期, 并决定哪些水果应进行脱脂治疗和治疗的类型 (希门尼斯- 成本库克雷拉,amp;海鸥 #39; nez-javega,1981年 ).
特科蒙韦以确定 cci 在埃德斯特里伊斯通过使用色度计, 这是特定的电子设备颜色测量, 表示颜色作为数字坐标。然而, 尽管色度计提供了准确的颜色措施, 是小方便的设备, 他们是昂贵的, 只提供关于水果表面非常小的面积的信息 (gardner, 2007), 这可能不代表颜色整个水果表面的信息, 特别是当水果没有一个统一的颜色.从这个意义上说, 校准颜色相机可以实现类似于色度计 (vidal 等人, 2013年).另一个估计 cci 的扩展方法是塞塞的卡模拟颜色和在不同成熟阶段的果实的纹理, 由中心开发亚科技 采后瓦伦西亚-德学院研究 农业(ivia), 由conselleriacute;坚实 a农业钓鱼和饲料的generalitat 瓦伦西亚用于橙子 ( 图1) 和普通话, 这使得柑橘表面的视觉比较印刷颜色在一个圆形窗口内, 以估计这种水果的 cci 从每个打印的值颜色卡 (dagv, 2006).
自动机 用数字相机和分析的颜色图像处理软件。此方法允许颜色更大的区域, 甚至整个水果要估计, 是特别适用于那些情况下, 表面有异质颜色自颜色像素是单独确定的 (库贝罗阿莱克斯, 非常, g 奥梅兹-桑奇斯,amp;布拉斯科, 2011年;洛伦特2012年).自动估计颜色使用图像处理在视觉检测方面具有精度、客观性和可重复性等优点。然而, 其中一个主要的缺点, 当测量颜色使用图像是, 通常情况下,颜色提供红色、绿色和蓝色颜色坐标 (rgb), 因为这是本机颜色空间, 适用于大多数图像采集设备。然而, 这颜色空间是设备依赖, 它是模型。对比度, 其他颜色模型像 cielab 或亨特实验室定义在这样一种方式之间的距离颜色在颜色空间与人类感知的差异有关, 无论其位置如何。颜色, 所以他们是非常适合颜色的比较和适当的测量或表示颜色水果 (阿尔扎特-vazquez 等人, 2011年;朗amp;胡, 2012年;门多萨德梅克,amp;阿奎莱拉, 2006).
在大多数情况下, 有必要获得可比的测量值。颜色通过使用颜色指数, 它结合了颜色坐标在一个单一的比例, 更容易为运营商处理和理解 (卡瓦扎2013年;卡德纳斯-p 埃雷兹 2017年, 其他奎维多, 瓦伦西亚, 阿尔瓦拉多,朗塞罗斯,amp;巴斯蒂亚斯, 2013年).cci 是使用一个比率估算的, 该比率的定义是基于亨特实验室 颜色坐标和颜色从绿色到橙色的应用范围。此索引确定需要脱脂 治疗和 商业 成熟阶段, 两个重要的问题, 不同的, 取决于品种 (一边罗德里amp;扎卡里加斯·加利斯, 2014年).
图1和集彩色用于直观地估计橙子的 cci 的纹理卡。(为解释提述颜色在此图图例中, 读者将参考本文的 web 版本。 |
然而, 视觉系统一般需要一个外部采集设备 (相机) 和图像处理软件, 通常实现在计算机上运行, 防止数据瞬间获得或在现场使用, 而且很明显不如传统的便携式纹理卡或色度计的实用。另一种方法是在智能手机等移动设备中实现计算机视觉系统。目前, 智能手机是一种相对便宜的手持计算机, 具有非常高的处理能力。此外, 内置的集成高分辨率这些设备中的传感器和摄像机使其成为农业和农业中许多任务的实用解决方案。例如, 最近对移动设备进行了研究, 以计算太阳辐射参数 (莫利纳海鸥 #39; gnezjimenez, ruiz-canales,amp;费尔南德斯-帕切科2011年 ), 实时牲畜监测 (黄贞,amp;尤伊, 2013年) 或预测棕榈油含量 (帕马克纳克,利米拉拉塔纳,amp;崇川南, 2015年).
通过获取和处理图像的能力, 这些设备可以用于获得关于传统上基于训练有素的工人经验的任务的客观和准确的信息。例如,因塔拉万内,苏门代奇卡约恩和努凯奥(2012年)使用智能手机的内置摄像头来捕捉香蕉的图像, 并根据测量的测量估计其成熟度。颜色.在所开发的工作中,戈麦斯-罗布莱多等人(2013年)) ,提出了一种评价土壤的应用颜色在颜色模型。此应用程序使用受控照明室内内的内置摄像头来捕获和存储后来处理的图像。龚宇, 何,邱(2013年)提出了一个基于 android 的应用, 目的是通过首先获取和存储图像, 然后对其进行处理来预测柑橘果园的产量。颜色移动设备捕获的信息被ramos、prieto、montoya 和 oliveros (2017年)和阿文达诺拉莫斯和普里埃托 (2017年)研究咖啡分枝的结构, 确定果实的数量。
介绍了在农业中使用基于智能手机的传感器的作品。蓬古努库尔,肖瓦利特和苏拉斯瓦迪(2015年).在这次审查中, 他们报告说, 使用内置智能手机相机的作品拍摄的照片或视频, 这些照片或视频后来作为一个整体发送并存储在服务器或云上, 供将来参考或进一步检查, 将结果发送回手机, 或采取要在设备中进一步处理图像的图片或视频。它们还指出, 有必要为这些应用程序提供高度直观的接口, 并得出结论, 许多应用程序仍然没有解决这方面的问题。
正如我们可以看到从上面提到的作品, 用户需要捕获和存储的图像第一, 然后必须启动开发的应用程序分析它们 (在智能手机或外部服务器中), 因为应用程序不能与实时输入塞塔米拉, 也就是说, 不要在线工作。这种方法这里提出了一个简单和直观的用户界面, 并提供了一个便携式, 方便和经济的创新, 估计 cci, 作为一个真正的在线视觉系统, 提供实时结果, 并允许用户避免管理存储的图像, 因为分析已执行现场相机输入。
它已使用不同的相机配置和不同的环境条件进行了测试, 特别是在室外, 由于照明条件的变化, 图像处理总是更加复杂 (萨齐Abbaspour-Gilandeh,amp;贾瓦迪基亚, 2017年;森古普塔amp;李, 2014).获得了与每个装置和条件相关的结果。颜色由校准的图像采集系统进行测量, 并与评估的工人 传统的 方法, 在以确定这种设备是否有可能准确地当工作都 包含 包装厂户外太阳自然条件, thusbeingahelp 工具种植户作物和营销管理。
2。 材料和方法
的算法颜色对 android 移动设备进行了估计, 使用开源bsd许可图书馆公开简历 (https://en.wikipedia.org/wiki/BSD_许可证), 用于 android 的开放软件开发工具包 (sdk) (http://developer.android.com/sdk/terms.html) 和编程环境http://www.eclipse, 我的时间, 我的org/orgocorocors/epl-v10. php) 使用 java 语言。android 是移动设备最广泛的操作系统 (可以 amp;安泰比, 2013), 并允许使用免费许可证使用和编程开放代码。两套设备使用,第一个 (表1。) 由4个设备 (2部手机和2台平板电脑) 组成, 用于在 2014/15 赛季的开发过程中对应用进行初步测试, 第二套设备由7部具有不同硬件特征的智能手机组成 (表2。), 并用于下赛季 (2015年) 在实际操作条件下对应用程序进行最终测试和验证。
(三) 有什么问题吗? 应用程序的说明
该接口的开发是为了方便颜色由种植者进行测量。当应用程序运行时, 设备显示将在横向模式下配置, 其中包括两个良好的差异化区域: 左侧是捕获图像并显示结果;和正确的屏幕区域来配置应用程序 (图2).为方便颜色在所有条件下测量, 该应用程序可以在两种模式下运行, 与颜色参考卡或使用颜色通过实时图像处理进行估计。
第一种方法包含标准的预览彩色纹理卡 (图1), 以便与示例进行可视比较。可以为橘子和普通话选择两套卡片。当它处于活动状态时, 与所选纹理预览相对应的纹理卡叠加在图像区域上, 并将获得的 cci 作为该纹理的指示值 (图2b). 这种方法只是取代了当前的物理颜色通过虚拟卡进行测量, 从而有助于使用记录结果进行测量。但是, 由于卡的数量有限, 该方法存在限制,颜色样品的使用必须接近最相似的卡, 因为卡缺乏准确性。或者, 在第二种方法中, 应用程序估计颜色实时显示的测量颜色使用 cci, 也不同颜色坐标 (如果选中)。
泰卡梅拉是钥匙此应用, 但根据型号的不同, 光学元件、传感器的特性及其配置和性能可能会有所不同。正确测量颜色是白平衡 (wb), 这是消除不现实的过程颜色转换, 以便在人的眼睛看来是白色的对象在照片中呈现白色。正确的相机 wb 必须考虑中。颜色光源的温度。默认情况下, 设置 wb 的自动模式。但是, 根据场景的照明情况, 可以选择其他特定的 wb 模式来获得准确的 cci 测量结果。
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资料编号:[625]
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