En metod för att sortera äpplen baserade på defekter föreslogs. Ett multispektralt synsystem med fyra våglängdsband i det synliga/NIR-området utvecklades. Flerspektrala bilder av ljud och defekta frukter förvärvades tenderar att täcka hela färgvariationen i denna bifärg äpple sort. Defekter grupperades i fyra kategorier: lindriga defekter, allvarligare defekter, defekter som ledde till avvisande av frukten och nyligen inträffade blåmärken. Stam-ends/kalyxes detekterades med hjälp av en korrelationsmönster matchande algoritm. Effektiviteten hos denna metod var beroende av stammens/kalyxets orientering enligt kamerans optiska axel. Defekt segmentering bestod av ett pixel klassificeringsförfarande baserat på Bayes Õ teorem och icke-parametriska modeller av ljud och defekt vävnad. Fruktklassificeringstester har utförts för att utvärdera den föreslagna metodens effektivitet. Inga fel gjordes på avvisade frukter och höga klassificeringsgrader uppnåddes för äpplen med allvarliga defekter och nyligen inträffade blåmärken. Frukter med små defekter uppvisade en viktigare felklassificering, men dessa fel innehöll dock kvalitetstoleranser för den europeiska standarden. Med tanke på ett verkligt förhållande mellan ljudfrukterna på 90 % klassificerades mindre än 2 % av de defekta frukterna i ljudfrukterna.
Kleynen m.fl. REF utvecklade ett multispektralt bildsystem med hjälp av fyra våglängdsband i det synliga/NIR-området för att upptäcka skadade regioner.
Development of a multi-spectral vision system for the detection of defects on apples
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Food Engineering', 'mag_field_of_study': ['Chemistry']}