machine vision; shape grading; Fourier descriptor; apples
Abstract :
[en] Golden delicious apples were characterised automatically by machine vision, taking into account six view of the cheeks and one of the stem end. The Fourier transform of the fruit boundaries were computed and normalised. All the relevant information about the shape was included in the first fifteen harmonics. Moreover, particular harmonics were found to characterise the shape of the Golden delicious variety. By using the amplitude of particular harmonics in a discriminant analysis, apple were sorted into categories defined by EU, with a precision around 96%. The proposed method may also be used to compare varieties objectively, in order to identify relation between physiology and shape. [fr] Il est possible de caractériser la forme des pommes Golden delicious de manière automatique par vision artificielle, en prenant six vues des joues des fruits (espacées de 60°) et une vue du pôle pédonculaire. La transformée de Fourier du contour est normalisée; toute l'information relative à la forme d'une pomme est comprise dans les quinze premières harmoniques. Par ailleurs, des harmoniques particulières mettent en évidence des caractéristiques variétales de forme des Golden delicious. En utilisant les amplitudes de ces harmoniques particulières comme variables dans une analyse discriminante, on peut classer les pommes en catégories, telles que définies par les normes de l'Union européenne, avec une précision de l'ordre de 96%. La méthode proposée convient également pour comparer des fruits entre eux de manière objective, en vue de rechercher des relations entre la physiologie et la forme.
