魏洪昌 罗阳

摘要：随着计算机视觉技术的不断发展，计算机速度的提高和硬件的成本下降，农产品和食品检测领域越来越广泛地运用计算机视觉技术。本文对国内外计算机视觉技术在农产品和食品检测中的应用以及这项技术的发展进行综述。

关键词：计算机视觉技术；图象处理；农产品检测；食品检测

所谓计算机视觉技术，本质上就是利用图像传感器对物体进行识别，然后转化成为数字图像，同时利用计算机模拟好的人类判别规则对该图像进行识别和理解，以此来替代人眼，并对图像进行分析，得出相应的结论。

1. 在外形尺寸检测中的应用

农产品的产品分级非常重要，其中外形尺寸就是一个很重要的指标。早在2000年，黄丽华等人就利用计算机视觉技术对羊绒的细度进行检验，CCD摄像头可将单根羊绒放大4000倍，计算机经过图像处理，就能精确得到羊绒的直径。这种方法有很重要的意义，计算机的运用克服了人工测量的误差，提高了效率，同时实现了测量的经济性和精确性。同年，蔡健荣等将计算机视觉技术运用到烟叶的质量分选工作中，开发质量分选系统，原理就是该系统对采集系统进行定标，对光感度进行控制，具体操作过程是，提取180个参数进行选择，进而形成特征向量，去除标准样本中的奇异样本。烟叶的检测特征主要有：长度、面积、残伤情况以及烟叶轮廓线展开后的分布情况，该系统利用人工神经网络对多个地区的烟叶进行分类和学习之后，可以实现80%的检测准确率。

另外，在对外形尺寸的检测中，产品的形状也是检测的重要方面。尤其是对水果而言，形状更显得十分重要，因为形状也是决定水果质量的重要指标。有研究人员在对果实形状进行综合分析的基础上，提出了代表果实形状的六个参数，也就是三个指标和三个指标的对称性，这三个指标就是曲率指标、连续性指标和半径指标。在计算机运用这种分析方法时，可以利用人工神经网络对果形进行识别和分级。研究表明，使用提取的参数，计算机视觉和人工分类的平均符合率大于93%。

2. 在颜色检测中的应用

通常，在确定农产品和食品品质的时候，色泽是一个非常重要的指标。将计算机视觉技术应用到色泽评价中，可以更加精准地区别各个部分的颜色并作出相应判断，减少人眼判断所带來的误差。对于烘焙食品的加工过程来说，质量控制是至关重要的一环，有学者和研究人员试图利用计算机视觉技术来检测面包以及其他烘焙食品的质量，也有食品技术人员尝试将该项技术运用到比萨饼的质量检测中去，减少人工定性判断所带来的误差。留胚率，即胚芽在碾米过程中的保留率，是判断大米品质的一个重要指标，数值上等于胚芽所占米粒的百分比，目前只能依靠人眼观察来测定。不同的米粒饱和度不同，造成了胚芽和胚乳视觉上的差异，黄星奕等以饱和度作为颜色特征参数来识别胚芽，利用计算机视觉技术对大米的留胚率进行检测，结果与人工检测的结果高度吻合。德胜田等研制出一种能够搜索成熟西瓜的视觉系统，可用于西瓜收获机器人，原理是将所摄取的西瓜图像类型由RGB转变为HIS，然后可以观察到饱和度和色调。结果显示，西瓜成熟度越高，饱和度的平均值越小，色调直方图中的峰值像素数与峰值左侧的像素数之比越小；反之，西瓜成熟度越低，饱和度的平均值越大，色调直方图中的峰值像素数与峰值左侧的像素数之比越大。

结语

自上世纪八十年代以来，计算机视觉技术已经不仅仅停留在单纯地模拟视觉，甚至可以解释和取代人类的视觉信息，进一步促进视觉信息采集方面的研究。传感技术的发展也让人们更加深入地认识到农业的物料特性。红外和近红外图像处理的相关研究也使得计算机视觉有了更加深入的发展，不仅有单纯的外观视觉，还有物料的形状、组成等内部特性。计算机视觉技术在农业工程中的研究又向实用迈近了一步。初始图像特征与物料某一特性的相关关系研究，一步一步将计算机视觉内化到检测分级系统，实现检测的精确性。