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計算機畢業論文

淺析計算機視覺信息處理技術在蘋果自動分級中的應用的論文

時間:2022-10-09 06:42:32 計算機畢業論文 我要投稿
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淺析計算機視覺信息處理技術在蘋果自動分級中的應用的論文

  1 新技術論述

淺析計算機視覺信息處理技術在蘋果自動分級中的應用的論文

  1. 1 計算機視覺概念

  計算機視覺是指利用攝像頭替代人眼的技術,即用攝像頭和計算機代替人眼對標的物進行辨別、信息追蹤和質量檢測等。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,根據設定的參數來判斷圖形信息。

  1. 2 工作原理

  采用計算機視覺技術的蘋果自動分級系統的工作原理: 將蘋果擺放適當的位置,鏡頭拍照,獲取蘋果初級圖像; 將圖像輸送到計算機,利用計算機上的分析處理軟件,進行圖像前處理及特征( 大小、形狀、顏色、缺陷) 提取,然后根據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,才能突顯目標圖形。首先,對圖像灰度處理,灰度處理后的圖像某一個灰度值區間內有著更大的對比度; 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,進行偽彩色處理。經過前面幾個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鍵環節,等級的區分就是根據特征來確定,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,以果心為圓點繞圖形邊緣旋轉,旋轉1周后得到最大值即為蘋果的最大果徑,再根據軟件中設定的大小參量確定蘋果的大小等級。

  1. 2. 2 形狀特征提取

  蘋果的形狀是不規則的曲面,可用二維傅立葉動態變換對蘋果的形狀提取。蘋果等級區分是可以微調的,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。研究發現,傅立葉前9 項分量基本可以復原圖像中蘋果的輪廓邊緣,進而可以判斷蘋果的形狀等級

  1. 2. 3顏色特征提取

  顏色是蘋果等級區分的最直觀視覺特征,在蘋果外觀分級時,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分的重要影響因素。由于蘋果表面呈不規則的狀態,無法從一個方面來進行缺陷的檢測,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,不能達到等級區分的目的。因此,本文采用對整個蘋果圖像進行全方位的掃描,檢查其左、右臨界點及圖像像素點,提取缺陷點,將圖像中的缺陷點面積累計,就可得到全部缺陷的總面積,確定蘋果等級缺陷影響指數,從而判斷蘋果等級。

  2 應用的方式方法

  蘋果采摘后要進行后續檢測、等級分離、清理、上蠟等工序。其中,蘋果的分級是后續加工中的重要環節,而且等級分離是蘋果爭奪市場競爭力的關鍵影響因素之一。

  引入計算機視覺的蘋果自動分級系統由安裝了定向裝置的輸送帶、采集鏡頭、光照補充裝置、圖像輸送裝置、計算機及分析軟件構成。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整到適當的方向,利于后面采集圖像;輸送帶輸送蘋果的過程中,由補光裝置補充光照,鏡頭采集圖像,輸送裝置將目標物圖像傳輸到計算機上; 利用計算機中的圖像分析軟件,將圖像處理好后,再根據事先設定的多個特征參數,綜合分析處理,確定蘋果的級別; 然后,發出指令,將蘋果分配到相對應等級的輸出口,完成蘋果等級的劃分。

  3 效果和突破

  國外從20 世紀90 年代已研發了利用機器視覺技術的分級系統,典型的有OSCARTM 型和MERLIN 型分級生產線,可以用于大多數水果的等級分離和品質測定。日本研究的計算機視覺檢測設備,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8 000 個/ h。

  我國在20 世紀末開始研究該項目,如農業大學研究的圖像分割技術,利用光學反射特性的圖像技術進行壞損檢測,可以對壞損蘋果進行檢測。李慶中研究了蘋果色澤提取分級方法,采用多層前饋網絡識別器方法,可以基于蘋果色澤的實時等級分離,試驗的正確率都在90% 以上,消耗時間為0. 15s。2002 年,浙江大學成功地研發出動態檢測等級分離生產線,該線主要由雙錐式滾筒輸送翻轉系統、圖像識別系統和等級分離系統3 部分構成,可以依據大小、形狀、色彩、缺陷和表面光潔度進行檢測,這是在原來基礎上取得的重大突破。目前已研發出蘋果內部無損檢測技術,可將蘋果進行更精細化的分級。

  4 結論

  計算機視覺技術方法引入為蘋果等級的分離提供了一種高效、自動的方法。利用機器視覺技術進行農產品等級分離不僅增加了生產者的利潤,也保證了消費者的利益。基于計算機視覺技術進行的蘋果等級劃分的正確率高、效率高,最大程度地規避了人工等級劃分時受情緒的影響而導致的不良后果。計算機視覺技術在蘋果外部等級劃分中的應用已非常成熟,現已開始進行蘋果的含糖量、農殘等方面的研究,可改變蘋果產業結構,提高國產蘋果國際市場競爭力。

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