本文關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺(jué)信息處理方法與水果分級(jí)檢測(cè)技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 博士學(xué)位論文 計(jì)算機(jī)視覺(jué)信息處理方法與水果分級(jí)檢測(cè)技術(shù)研究 姓名:馮斌 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:博士 專業(yè):農(nóng)業(yè)電氣化與自動(dòng)化 指導(dǎo)教師:汪懋華 2002.5.1豎::.生::。。,,,。,。。,,,,,,,。,。。,,,,,,。。。。』 摘 要 利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行水果品質(zhì)的:線榆測(cè)與分選技術(shù)研究.對(duì)提高果品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力與產(chǎn) 。增值效蔬柏‘重嬰應(yīng)用前景。特別是鉑我幽加入界貿(mào)易組織之后,這‘需求顯得更為 迫切。本文就是在這樣的背最,研究了水果在:線柃洲與質(zhì)分選的方法和技術(shù),日的在:解決 動(dòng)念條‘,圖象質(zhì)采差,信息黽大,實(shí)時(shí)處理能力低,榆測(cè)精度低等問(wèn)題。主要研究?jī)?nèi)容如: 莉:分析現(xiàn)有微分邊緣檢測(cè)算子的毖礎(chǔ),根據(jù)水糶圖緣在檢測(cè)時(shí)需要榆測(cè)標(biāo)外邊緣 的特.提?了兩種新的邊緣檢測(cè)算法:灰度鄰域法和模板分析法。這兩種方法榆測(cè)的圖象面積 儀約傳統(tǒng)辦法的/.兇此榆測(cè)速度約是傳統(tǒng)力法的倍。由卜在搜索過(guò)程中采用網(wǎng)周:等角度 方向進(jìn)行,使檢測(cè)的邊緣點(diǎn)有序。邊緣點(diǎn)清晰、連續(xù),尤需迸‘步細(xì)化和序列化處理,提高 了系統(tǒng)處理速度。 根據(jù)試驗(yàn)圖蒙背景的均勻特性,提出了圖象的快速定位和標(biāo)記力法。對(duì)大小的 圖象以】剛點(diǎn)處理,僅需處理個(gè)象素點(diǎn)后,就可以通過(guò)質(zhì)點(diǎn)法計(jì)算出目標(biāo)物體的參考彤 心和參考平均半徑,釘效地減少了后續(xù)處理的圖象嘶積,提高了處理速度。 對(duì)二運(yùn)動(dòng)造成的圖象模糊問(wèn)題,傳統(tǒng)方法是根據(jù)運(yùn)動(dòng)成像模型分析得出的籌分算法進(jìn)行 恢復(fù)。似是該方法計(jì)算最大、實(shí)時(shí)性差,.恢復(fù)過(guò)程屬近似計(jì)算過(guò)程。本文在運(yùn)動(dòng)成像模型的基 礎(chǔ):,結(jié)合圖象的特點(diǎn),以圖象象素分析的方法進(jìn)行恢復(fù)。試驗(yàn)結(jié)糶表明恢復(fù)效果好,.處理速 度快。 對(duì)果徑的檢測(cè)提出了新的軸向槍測(cè)算法和果徑檢測(cè)方法�？朔藙�(dòng)態(tài)檢測(cè)過(guò)程中傳

  本文關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺(jué)信息處理方法與水果分級(jí)檢測(cè)技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。