数字图像处理驱动的番茄成熟度精准检测方法

基于数字图像处理的番茄成熟度检测是一项利用计算机视觉技术来评估番茄生长阶段的技术，由郭凝、文瑶等人进行的研究。这项工作聚焦于利用番茄果实的图像数据，通过数字图像处理手段来提取关键特征，如外观尺寸、形状和颜色参数，以判断番茄的成熟度。 首先，研究人员通过采集番茄果实的高清图像，对图像进行预处理，如灰度化和二值化，以便于后续的形状和颜色分析。他们将番茄的外观尺寸与一元硬币进行标准化，以此测量番茄顶面面积，并采用截面近似分析法来估算其体积。这种方法精确度高，能够反映出番茄生长状态的变化。 其次，通过对番茄形状的几何特性进行分析，如短轴和长轴的比例，定义了一个圆形度参数，用于衡量番茄外形的圆形程度，这对于识别不同成熟阶段的番茄具有重要意义。这一步骤有助于区分青涩和成熟的番茄，因为成熟番茄通常更接近圆形。 在颜色特征方面，研究者采用了Hue, Intensity, and Saturation (HIS)颜色空间，对番茄表面的红色着色率进行量化评估。他们计算了近红色像素百分比和纯红色像素百分比，这两个指标共同反映了番茄表面颜色的鲜艳程度，从而指示其成熟度水平。实验结果表明，这些颜色参数能够有效地反映番茄在不同生长阶段的颜色变化。 该研究对5个批次的番茄果实进行了抽样检测，结果显示，基于数字图像处理技术提取的这些参数能为番茄的成熟度提供客观、定量的分级标准，对于番茄的生产管理和市场销售具有实际的应用价值。此外，这项工作还得到了高校博士学科点专项科研基金和国家自然科学基金的支持，显示出其在农业信息技术领域的前沿地位。 这项研究不仅推动了农业信息技术的发展，也为现代农业精准管理提供了新的工具，通过非接触式的数字化方法，提高了工作效率并减少了人为误差。在未来，随着图像处理算法的不断优化，这种技术有望在更多作物的品质控制和农业生产中发挥重要作用。