本文關(guān)鍵詞：基于計(jì)算機(jī)視覺和聲學(xué)技術(shù)融合檢測(cè)雞蛋品質(zhì)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)》 2007年

基于計(jì)算機(jī)視覺和聲學(xué)技術(shù)融合檢測(cè)雞蛋品質(zhì)的研究

潘磊慶  

【摘要】：雞蛋具有很高的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，深受消費(fèi)者喜愛。蛋內(nèi)外品質(zhì)的好壞直接影響蛋的質(zhì)量和安全。在銷售流通及加工方面，如能做到按質(zhì)論價(jià)，則既保護(hù)了消費(fèi)者權(quán)益，又有利于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者采取科學(xué)的管理，保證蛋的品質(zhì)。將基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的高新檢測(cè)技術(shù)用于禽蛋品質(zhì)的自動(dòng)檢測(cè)和分級(jí)，既可以解放勞動(dòng)力，排除人的主觀因素干擾，又能快速而準(zhǔn)確地進(jìn)行禽蛋品質(zhì)的綜合而全面地評(píng)價(jià)。因此，研究和完善高水平的禽蛋品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)于提高我國(guó)禽蛋在國(guó)際市場(chǎng)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力有著現(xiàn)實(shí)意義。本文是國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于計(jì)算機(jī)視覺和動(dòng)力學(xué)特性無(wú)損檢測(cè)禽蛋品質(zhì)研究”中的一部分，主要研究了利用計(jì)算機(jī)視覺和聲學(xué)技術(shù)無(wú)損檢測(cè)雞蛋的裂紋(主要是微裂紋雞蛋)、污斑和新鮮度的品質(zhì)情況，提高檢測(cè)精度。本文主要的研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下： 1．聲學(xué)技術(shù)檢測(cè)雞蛋裂紋的研究 分析了外部條件(敲擊位置、信號(hào)采集位置、敲擊力、貯藏時(shí)間)和雞蛋自身物理性質(zhì)(蛋重、蛋殼厚度、蛋形指數(shù)、蛋殼強(qiáng)度、裂紋)對(duì)雞蛋特征響應(yīng)頻率的影響，并建立了利用聲學(xué)敲擊檢測(cè)雞蛋裂紋的裝置和方法。研究發(fā)現(xiàn)采集信號(hào)位置、貯藏時(shí)間、敲擊力大小和蛋形指數(shù)對(duì)雞蛋的特征頻率影響很小，而敲擊位置和裂紋對(duì)雞蛋的特征頻率影響很大；蛋殼厚度、蛋殼強(qiáng)度和蛋重對(duì)特征頻率影響也較大，雞蛋的特征頻率隨著蛋殼強(qiáng)度和殼厚的增加會(huì)變大，但隨著蛋重的增加反而變小，而且蛋重與雞蛋特征頻率的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.699。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，對(duì)雞蛋特征頻率的影響并不是單個(gè)因素，而是多個(gè)因素共同起作用。利用建立的聲學(xué)檢測(cè)裝置，通過敲擊赤道不同部位四次，分析四個(gè)特征響應(yīng)頻率的變異系數(shù)(CV)，可將CV作為分級(jí)依據(jù)，設(shè)定參數(shù)(CV)的閾值為1時(shí)，完好雞蛋檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)83％，殼裂雞蛋的檢測(cè)準(zhǔn)確率為91％，整批雞蛋的檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到87％。 2．基于計(jì)算機(jī)視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)雞蛋裂紋的研究 為了進(jìn)一步提高雞蛋裂紋檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，建立了利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)檢測(cè)雞蛋表面裂紋的裝置，綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)雞蛋表面裂紋的無(wú)損檢測(cè)和分級(jí)。首先，，通過計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)獲取雞蛋表面的圖像，對(duì)圖像分析處理，提取了裂紋區(qū)域和噪聲區(qū)域的5個(gè)幾何特征參數(shù)。其次，將5個(gè)參數(shù)作為輸入量，建立了基于MATLAB的結(jié)構(gòu)為5-10-2的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)裂紋進(jìn)行識(shí)別和雞蛋的自動(dòng)分級(jí)。試驗(yàn)結(jié)果表明模型對(duì)裂紋雞蛋的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了92.9％，對(duì)整批雞蛋的分級(jí)準(zhǔn)確率達(dá)到了96.8％。 3．計(jì)算機(jī)視覺和聲學(xué)技術(shù)融合檢測(cè)雞蛋裂紋的研究 利用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)獲取雞蛋表面圖像，并進(jìn)行分析處理，提取了5個(gè)特征參數(shù)(A、R、L、S、LS)，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，創(chuàng)建了基于MATLAB的結(jié)構(gòu)為5-10-2的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別雞蛋表面的裂紋，發(fā)現(xiàn)利用計(jì)算機(jī)視覺和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別不同程度破損雞蛋的準(zhǔn)確率只有68％，對(duì)完好雞蛋的判別準(zhǔn)確率為98％。對(duì)結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，雖然構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像處理后分割出的裂紋區(qū)域識(shí)別準(zhǔn)確率很高，但計(jì)算機(jī)視覺方法對(duì)裂紋較小的雞蛋，主要為微裂紋和不可見裂紋雞蛋，圖像處理難以分割出裂紋區(qū)域，該類雞蛋判別準(zhǔn)確率較低。 采集和分析雞蛋被敲擊后的聲音信號(hào)，提取了特征頻率F1、F2、F3、F4、偏斜度平均值CS和崤度平均值CE共6個(gè)特征參數(shù)，并作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，創(chuàng)建了基于MATLAB的結(jié)構(gòu)為6-15-2的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型判別雞蛋裂紋，對(duì)蛋殼受各種程度破壞后的雞蛋判別準(zhǔn)確率可達(dá)90％以上，對(duì)蛋殼完整的雞蛋判別準(zhǔn)確率超過95％，對(duì)一批雞蛋總體的判斷準(zhǔn)確率可達(dá)94％。但也發(fā)現(xiàn)，當(dāng)雞蛋蛋殼受破壞比較嚴(yán)重，裂紋比較大時(shí)，敲擊雞蛋蛋殼的不同部位，采集的各次信號(hào)差異不大，利用聲學(xué)技術(shù)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法易產(chǎn)生誤判。 采用融合技術(shù)，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺、聲學(xué)技術(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷各種破損程度雞蛋，能夠發(fā)揮計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和聲學(xué)檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)裂紋蛋檢出可達(dá)到98％，能夠充分的保證雞蛋的質(zhì)量和安全。 4．基于計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)雞蛋污斑的研究 傳統(tǒng)人工檢測(cè)雞蛋表面污斑方法由于效率較低，且易造成視覺疲勞等缺點(diǎn)，已不能滿足現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)需要。本文建立了利用計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)雞蛋表面污斑的裝置，通過計(jì)算機(jī)視覺采集雞蛋表面的圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行處理分析，提取特征參數(shù)，建立污斑識(shí)別算法，檢測(cè)雞蛋表面的污斑。通過驗(yàn)證，該識(shí)別算法分級(jí)污斑雞蛋和干凈雞蛋的準(zhǔn)確率達(dá)到92.7％，受試雞蛋總體分級(jí)準(zhǔn)確率達(dá)到90％以上，實(shí)現(xiàn)了對(duì)雞蛋表面污斑的無(wú)損檢測(cè)。 5．基于計(jì)算機(jī)視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)雞蛋新鮮度的研究 建立了利用計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)獲取雞蛋內(nèi)容物透射圖像信息的裝置，通過圖像處理，獲取了蛋殼表面顏色信息和表示雞蛋新鮮的參數(shù)哈夫單位值(HU)，得到了利用計(jì)算機(jī)視覺預(yù)測(cè)雞蛋新鮮度的有關(guān)的H、I、S、a、b、a~*、b~*、a-a~*、b-b~*七個(gè)參數(shù)，然后通過分析哈夫單位HU與七個(gè)參數(shù)之間的相關(guān)性，并建立多元線性回歸方程，確立了與雞蛋新鮮度密切相關(guān)的三個(gè)參數(shù)H、I、b。 以三個(gè)參數(shù)H、I、b作為輸入變量，創(chuàng)建了基于MATLAB的結(jié)構(gòu)為3-15-4的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)雞蛋的新鮮度進(jìn)行分級(jí)，模型具有較好的泛化功能和魯棒性，對(duì)各個(gè)等級(jí)雞蛋的新鮮度分級(jí)準(zhǔn)確率達(dá)90％，對(duì)整體雞蛋新鮮度分級(jí)的準(zhǔn)確率在92％以上。 6．融合檢測(cè)雞蛋品質(zhì)系統(tǒng)的軟硬件組成 本章介紹了實(shí)現(xiàn)利用計(jì)算機(jī)視覺、聲學(xué)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合技術(shù)無(wú)損檢測(cè)雞蛋品質(zhì)(污斑、裂紋、新鮮度)的硬件的組成，以及軟件的界面及其內(nèi)部的各個(gè)功能模塊。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TS253
【目錄】：

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9 劉儉英,王巧華,熊利榮,陳紅,余佑生,文友先;鴨蛋新鮮度模型的試驗(yàn)研究[J];華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2002年06期

10 金忠,胡鐘山,楊靜宇;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;1999年03期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 陳小偉;機(jī)器視覺鴨蛋大小及蛋芯顏色檢測(cè)分級(jí)研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2001年

【相似文獻(xiàn)】

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8 王以忠;王玉峰;李達(dá);黃華芳;張銳;;用于二維對(duì)稱復(fù)雜形狀工件視覺識(shí)別的分組編碼法[A];2010中國(guó)儀器儀表學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)大會(huì)（論文集1）[C];2010年

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5 劉釗;基于計(jì)算智能的計(jì)算機(jī)視覺及其應(yīng)用研究[D];武漢科技大學(xué);2011年

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8 張彥娥;基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)溫室作物長(zhǎng)勢(shì)診斷機(jī)理與方法研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2005年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 袁金麗;計(jì)算機(jī)視覺在蘋果外部品質(zhì)檢測(cè)與分級(jí)方面的應(yīng)用研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2005年

5 武琳璞;基于計(jì)算機(jī)視覺的凸輪磨削自動(dòng)定位與在線檢測(cè)技術(shù)研究[D];燕山大學(xué);2005年

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7 霍丙全;基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的人參等級(jí)評(píng)定的研究[D];吉林大學(xué);2005年

8 鄒鳳嬌;攝像機(jī)標(biāo)定及相關(guān)技術(shù)研究[D];四川大學(xué);2005年

9 楊蜀秦;大米外觀品質(zhì)計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)的研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2005年

10 袁道軍;利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)獲取油菜苗期生長(zhǎng)信息方法的研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：基于計(jì)算機(jī)視覺和聲學(xué)技術(shù)融合檢測(cè)雞蛋品質(zhì)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：110838