计算机视觉在葡萄分级与汽车冲压件检测中的应用

### 计算机视觉在葡萄分级与汽车冲压件检测中的应用 在当今的工业生产中，计算机视觉技术正发挥着越来越重要的作用。无论是葡萄酒酿造过程中的葡萄分级，还是汽车制造中的冲压件检测，计算机视觉都为提高生产效率和产品质量提供了有力的支持。本文将详细介绍计算机视觉在这两个领域的具体应用。 #### 葡萄分级中的计算机视觉系统 在葡萄酒酿造过程中，葡萄的质量直接影响着葡萄酒的品质。因此，准确地对葡萄进行分级至关重要。然而，在户外环境下对葡萄进行视觉分级面临着诸多挑战，如光照不均、葡萄品种和成熟度差异等。为了解决这些问题，研究人员开发了一套计算机视觉系统。 ##### 白平衡处理 传统的白平衡方法使用固定目标可能会产生误差，因为容器的位置变化和葡萄与目标之间的光照差异等因素。为了解决这个问题，研究人员使用不锈钢容器本身作为参考模式。具体操作步骤如下： 1. 仅使用图像左下角四分之一区域，该区域同时包含葡萄和容器。 2. 应用纹理过滤来定位钢灰色区域，计算像素 $p(x, y)$ 在 $13×13$ 像素邻域 $V$ 内的范围值： $p(x, y) = max(V) - min(V)$ 3. 观察过滤图像的直方图，通过基于导数变化分析的滑动窗口方法确定二值化阈值。 4. 进行二值化处理后，应用形态学开运算、闭运算和中值滤波来减少噪声。 5. 根据区域面积和质心位置等特征选择用于白平衡的感兴趣区域。 6. 计算校正因子 $s_r$、$s_g$ 和 $s_b$： $\overline{r} = \frac{1}{m × n} \sum_{m,n} R$ $\overline{g} = \frac{1}{m × n} \sum_{m,n} G$ $\overline{b} = \frac{1}{m × n} \sum_{m,n} B$ $\overline{i} = 0.2125\overline{r} + 0.7154\overline{g} + 0.072\overline{b}$ $s_r = \frac{\overline{i}}{\overline{r}}$ $s_g = \frac{\overline{i}}{\overline{g}}$ $s_b = \frac{\overline{i}}{\overline{b}}$ ##### 光照补偿 由于葡萄随机填充容器，会产生不同的高度区域，从而导致光照和阴影区域的出现，需要进行光照补偿。研究人员提出了一种仅使用捕获图像中可用信息的方法，具体步骤如下： 1. 将图像转换到 HSV 颜色空间，因为 RGB 颜色空间的三个分量高度相关且与强度密切相关，而 HSV 颜色空间可以避免这些问题。 2. 对 HSV 空间中的 $V$ 平面进行高斯滤波来近似亮度分布： $h_g(x, y) = e^{-(x,y)^2/2\sigma^2}$ $h(x, y) = \frac{h_g(x, y)}{\sum_{x}\sum_{y} h_g}$ 为了优化滤波的均匀性，滤波大小 $n × n$ 与标准差 $\sigma$ 应满足： $\frac{n}{2} \approx 3\sigma \Rightarrow \sigma \approx \frac{n}{6}$ 3. 计算光照补偿矩阵 $C(x, y)$： $C(x, y) = \frac{k}{L(x,y)}$ $k = \alpha\overline{L}$ $\alpha = 1.2$ 其中 $L(x, y)$ 是滤波后的图像。 4. 得到补偿后的 $V$ 平面： $V_c(x, y) = V(x, y)C(x, y)$ ##### 分割 分割的目标是将葡萄表面与图像中的其他元素分离。由于葡萄品种、成