| Autor(en): |
Katrin Hother |
Titel: |
Qualitätserkennung am Apfel mit Hilfe der Streifenprojektion |
| Gutachter: |
Peter Lüdders; Thomas Rath; Uwe Schmidt |
| Erscheinungsdatum: |
17.06.1998 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-1007726)
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| Fachgebiet(e): |
Landwirtschaft, Veterinärmedizin |
| Schlagwörter (ger): |
Triangulation, Streifenprojektion, Schadenerkennung, Apfel |
| Schlagwörter (eng): |
triangulation, stripe projection, bruise evaluation, apple fruit |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Landwirtschaftlich-Gärtnerische Fakultät |
| Zitationshinweis: |
Hother, Katrin:
Qualitätserkennung am Apfel mit Hilfe der Streifenprojektion;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Landwirtschaftlich-Gärtnerische Fakultät , publiziert am 17.06.1998, urn:nbn:de:kobv:11-1007726
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| Abstract (ger): |
| Äpfel müssen für die Verwendung als Tafelobst in einen den Handelsgütebestimmungen
entsprechenden Zustand aufbereitet werden. Die Anforderungen an die Äpfel der einzelnen Klassen
sind in den Qualitätsnormen und Handelsklassen für die EG festgelegt.
Automatische Verfahren zur Sortierung von Äpfeln nach Größe, Farbe und Form kommen zum Einsatz.
Qualitätsfehler auf der Apfeloberfläche ohne Farbveränderungen der Fruchtoberfläche werden nicht
erkannt.
Ausgehend von der auf dem Markt vorhandenen Sortiertechnik für Obst und Gemüse sowie den
aktuellen technischen Möglichkeiten der Oberflächenerkennung bzw. -prüfung wurde nach einer
Lösung gesucht, auch unverfärbte Oberflächenformveränderungen zu erkennen.
Unverfärbte Oberflächenformveränderungen sind häufig die Ursache von größeren, oft infektiösen
Schadstellen nach der Apfelaufbereitung. Sie führen zu Ausfällen für die Erzeuger und den Handel.
Verbraucherbefragungen ergaben Interesse für den Handel an einer Erkennung unverfärbter
Oberflächenformveränderungen zur Qualitätsverbesserung des Marktangebotes. Dabei sind breite
flache, breite tiefe und tiefe schmale unverfärbte Oberflächenformveränderungen von besonderem
Interesse.
Nach bisher vorliegenden Untersuchungsergebnissen können mit Hilfe des Reflexionsmeßverfahrens
Qualitätsfehler erkannt werden, die mit Verfärbung der Schale oder des schalennahen Fruchtfleisches
einhergehen. Für die Erkennung von Druckstellen, die nicht mit Verfärbung verbunden sind, ist das
Reflexionsmeßverfahren daher nur bedingt geeignet.
Zur Problemlösung wurde ein Versuchsstand für Triangulationsmessungen mit Liniengitterprojektion
aufgebaut. Es wurden 900 Apfelstreifenbilder der Apfelsorten "Golden Delicious", "Red Delicious" und
"Braeburn" mit Hilfe des Versuchsaufbaus und dem zur Bilderkennung entwickelten
Erkennungsalgorithmus untersucht. Zur Gewinnung der Merkmale aus dem Streifenbild wurde auf die
Anzahl bzw. die Abstände der Streifen zurückgegriffen. Die aufgenommenen Apfelstreifenbilder wurden
durch den Erkennungsalgorithmus in die Merkmalsklassen "gesunde Oberfläche", "Stiel- und
Kelchgrube" und "Druckstelle" gruppiert.
Nach den erfolgten Untersuchungen ist das Streifenprojektionsverfahren für die Sortierprozesse von
Fruchtoberflächen geeignet, wenn die effektive optische Auflösung des Gesamtsystems, die von der
Paßfähigkeit der Rastergrößen der einzelnen Baugruppen des Systems (Streifengitter, Kamerachip,
Bildspeicher) abhängt, angepaßt werden kann (Ausschalten störender Moiré-Effekte im erforderlichen
Auflösungsbereich).
Die dreidimensionale Oberflächenkontur des Apfels moduliert das Abbild der projizierten Streifen,
wodurch dreidimensionale Informationen der Oberflächentopographie in einem zweidimensionalen Bild
impliziert werden können.
Unverfärbte Oberflächenformveränderungen sind mit dem beschriebenen Erkennungsalgorithmus zu
klassifizieren.
Der Einsatz der Bilderkennung in dieser zeitkritischen Anwendung kann nur hardware-orientiert gelöst
werden. Ein prinzipieller funktionsfähiger Lösungsansatz ist mit dem Erkennungsalgorithmus geschaffen. |
| Abstract (eng): |
| Apples must conform to the trade quality regulations to be deemed fit for consumption. The EU
requirements for each individual class of apple are specified in quality standards and trade
classifications.
Automatic processes are used to sort apples by size, colour and shape. Non-discoloured surface
discrepancies of the fruit are not identified. This paper aims to find a system which allows
non-discoloured surface discrepancies based on the sorting method for fruit and vegetables available
on the market and state-of-the-art technology.
Non-discoloured surface discrepancies often caused by serious, and in many cases, infectious areas
of damage after the apples are processed. They result in losses for the grower and the trade. Consumer
research revealed trade interest in a system which could identify non-discoloured surface
discrepancies, leading to an increase in the quality of goods supplied to the market. Broad shallow,
broad deep and shallow narrow non-discoloured discrepancies are of particular relevance.
Previous studies have shown that discoloured discrepancies (discrepancies involving discoloration of
the skin, or the fruit tissue immediately below the skin) can be identified using reflection measurement
procedures. Such procedures have limited applicability for evaluating bruises which do not result in
skin discoloration.
An experiment bench was constructed for triangulation readings of projected line patterns in an attempt
to solve this problem. Altogether 900 stripe images of apples of the "Golden Delicious", "Red Delicious"
and "Braeburn" varieties were analysed using the experiment design and the algorithm developed for
evaluating the images. The characteristics of the stripe image were determined on the basis of the
number of stripes, or the spacing between the stripes. The recorded apple stripe images were grouped
into the following characteristic categories by the evaluation algorithm: "healthy surface", "stalk and
calyx" and "bruise".
The study shows that the stripe projection procedure is suitable for sorting fruit by surface quality if the
effective optical resolution of the overall system can be adapted accordingly (i.e. if the interfering Moiré
effects can be eliminated in the required resolution range). This resolution depends on the grid sizes of
individual system components (stripe pattern, camera chip, image memory). The three-dimensional
contours of the apple surface alter the reflection of the projected stripes, which allows
three-dimensional information regarding the surface topography to be indicated in a two-dimensional
image.
Non-discoloured surface discrepancies may be classified with the evaluation algorithm described
above. The only viable method of applying image evaluation procedures requires substantial hardware.
The evaluation algorithm is one solution which functions in principle. |
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