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計(jì)算機(jī)畢業(yè)論文

淺析計(jì)算機(jī)視覺信息處理技術(shù)在蘋果自動分級中的應(yīng)用的論文

時(shí)間:2022-10-09 06:42:32 計(jì)算機(jī)畢業(yè)論文 我要投稿
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淺析計(jì)算機(jī)視覺信息處理技術(shù)在蘋果自動分級中的應(yīng)用的論文

  1 新技術(shù)論述

淺析計(jì)算機(jī)視覺信息處理技術(shù)在蘋果自動分級中的應(yīng)用的論文

  1. 1 計(jì)算機(jī)視覺概念

  計(jì)算機(jī)視覺是指利用攝像頭替代人眼的技術(shù),即用攝像頭和計(jì)算機(jī)代替人眼對標(biāo)的物進(jìn)行辨別、信息追蹤和質(zhì)量檢測等。其利用鏡頭采集的圖形,將圖形前處理后,使圖形變得更突出清晰,突顯需要的信息;然后,通過軟件分析,根據(jù)設(shè)定的參數(shù)來判斷圖形信息。

  1. 2 工作原理

  采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的蘋果自動分級系統(tǒng)的工作原理: 將蘋果擺放適當(dāng)?shù)奈恢茫R頭拍照,獲取蘋果初級圖像; 將圖像輸送到計(jì)算機(jī),利用計(jì)算機(jī)上的分析處理軟件,進(jìn)行圖像前處理及特征( 大小、形狀、顏色、缺陷) 提取,然后根據(jù)提取的圖像信息綜合分析確定蘋果等級

  分級增加難度。采集的圖像需要經(jīng)過處理才能提取其中的特征信息,只有圖像清晰,才能突顯目標(biāo)圖形。首先,對圖像灰度處理,灰度處理后的圖像某一個(gè)灰度值區(qū)間內(nèi)有著更大的對比度; 然后,通過局部求平均值法或中值濾波法( 取局部鄰域中的中間像素值)去噪,再將圖像邊緣銳化; 最后,進(jìn)行偽彩色處理。經(jīng)過前面幾個(gè)步驟處理的圖像清晰,需要提前特征信息突顯,分級效果更好。

  蘋果分級過程中特征提取是決定分級效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié),等級的區(qū)分就是根據(jù)特征來確定,所以特征提取是否合理是決定分級正確率的最重要因素。

  1. 2. 1 大小特征提取

  提取蘋果大小的特征量比較常用的有面積、線度等,以蘋果的最大橫切面直徑作為特征量。在蘋果圖像中確定果心,以果心為圓點(diǎn)繞圖形邊緣旋轉(zhuǎn),旋轉(zhuǎn)1周后得到最大值即為蘋果的最大果徑,再根據(jù)軟件中設(shè)定的大小參量確定蘋果的大小等級。

  1. 2. 2 形狀特征提取

  蘋果的形狀是不規(guī)則的曲面,可用二維傅立葉動態(tài)變換對蘋果的形狀提取。蘋果等級區(qū)分是可以微調(diào)的,不需要用傅立葉半徑描述中的所有特征參量來分析,中故去除中間較小的特征分量,利于快速分析。研究發(fā)現(xiàn),傅立葉前9 項(xiàng)分量基本可以復(fù)原圖像中蘋果的輪廓邊緣,進(jìn)而可以判斷蘋果的形狀等級

  1. 2. 3顏色特征提取

  顏色是蘋果等級區(qū)分的最直觀視覺特征,在蘋果外觀分級時(shí),顏色是最重要的影響因素。本文采用色飽和度模型與人類眼睛觀察色彩的原理相似,以色飽和度模型的色度圖像進(jìn)行作為蘋果顏色的分析,可以確保分級的正確率。

  1. 2. 4 缺陷特征提取

  蘋果在生長和加工過程中經(jīng)常受到一些損傷,造成蘋果表皮缺陷的形成,直接影響蘋果的外觀,因此蘋果缺陷也成為蘋果等級區(qū)分的重要影響因素。由于蘋果表面呈不規(guī)則的狀態(tài),無法從一個(gè)方面來進(jìn)行缺陷的檢測,也無法利用模型識別來評判蘋果的等級,鑒定的難度比較高,不能達(dá)到等級區(qū)分的目的。因此,本文采用對整個(gè)蘋果圖像進(jìn)行全方位的掃描,檢查其左、右臨界點(diǎn)及圖像像素點(diǎn),提取缺陷點(diǎn),將圖像中的缺陷點(diǎn)面積累計(jì),就可得到全部缺陷的總面積,確定蘋果等級缺陷影響指數(shù),從而判斷蘋果等級。

  2 應(yīng)用的方式方法

  蘋果采摘后要進(jìn)行后續(xù)檢測、等級分離、清理、上蠟等工序。其中,蘋果的分級是后續(xù)加工中的重要環(huán)節(jié),而且等級分離是蘋果爭奪市場競爭力的關(guān)鍵影響因素之一。

  引入計(jì)算機(jī)視覺的蘋果自動分級系統(tǒng)由安裝了定向裝置的輸送帶、采集鏡頭、光照補(bǔ)充裝置、圖像輸送裝置、計(jì)算機(jī)及分析軟件構(gòu)成。工作原理: 將采摘下來的蘋果置于輸送帶上,在輸送的過程中,定向裝置可以使蘋果調(diào)整到適當(dāng)?shù)姆较颍诤竺娌杉瘓D像;輸送帶輸送蘋果的過程中,由補(bǔ)光裝置補(bǔ)充光照,鏡頭采集圖像,輸送裝置將目標(biāo)物圖像傳輸?shù)接?jì)算機(jī)上; 利用計(jì)算機(jī)中的圖像分析軟件,將圖像處理好后,再根據(jù)事先設(shè)定的多個(gè)特征參數(shù),綜合分析處理,確定蘋果的級別; 然后,發(fā)出指令,將蘋果分配到相對應(yīng)等級的輸出口,完成蘋果等級的劃分。

  3 效果和突破

  國外從20 世紀(jì)90 年代已研發(fā)了利用機(jī)器視覺技術(shù)的分級系統(tǒng),典型的有OSCARTM 型和MERLIN 型分級生產(chǎn)線,可以用于大多數(shù)水果的等級分離和品質(zhì)測定。日本研究的計(jì)算機(jī)視覺檢測設(shè)備,還增加顏色、損傷、紋理等多特征的分級特征,其分級速度可達(dá)8 000 個(gè)/ h。

  我國在20 世紀(jì)末開始研究該項(xiàng)目,如農(nóng)業(yè)大學(xué)研究的圖像分割技術(shù),利用光學(xué)反射特性的圖像技術(shù)進(jìn)行壞損檢測,可以對壞損蘋果進(jìn)行檢測。李慶中研究了蘋果色澤提取分級方法,采用多層前饋網(wǎng)絡(luò)識別器方法,可以基于蘋果色澤的實(shí)時(shí)等級分離,試驗(yàn)的正確率都在90% 以上,消耗時(shí)間為0. 15s。2002 年,浙江大學(xué)成功地研發(fā)出動態(tài)檢測等級分離生產(chǎn)線,該線主要由雙錐式滾筒輸送翻轉(zhuǎn)系統(tǒng)、圖像識別系統(tǒng)和等級分離系統(tǒng)3 部分構(gòu)成,可以依據(jù)大小、形狀、色彩、缺陷和表面光潔度進(jìn)行檢測,這是在原來基礎(chǔ)上取得的重大突破。目前已研發(fā)出蘋果內(nèi)部無損檢測技術(shù),可將蘋果進(jìn)行更精細(xì)化的分級。

  4 結(jié)論

  計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)方法引入為蘋果等級的分離提供了一種高效、自動的方法。利用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品等級分離不僅增加了生產(chǎn)者的利潤,也保證了消費(fèi)者的利益。基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行的蘋果等級劃分的正確率高、效率高,最大程度地規(guī)避了人工等級劃分時(shí)受情緒的影響而導(dǎo)致的不良后果。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在蘋果外部等級劃分中的應(yīng)用已非常成熟,現(xiàn)已開始進(jìn)行蘋果的含糖量、農(nóng)殘等方面的研究,可改變蘋果產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高國產(chǎn)蘋果國際市場競爭力。

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