本文關(guān)鍵詞：計算機視覺信息處理方法與水果分級檢測技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 博士學(xué)位論文 計算機視覺信息處理方法與水果分級檢測技術(shù)研究 姓名:馮斌 申請學(xué)位級別:博士 專業(yè):農(nóng)業(yè)電氣化與自動化 指導(dǎo)教師:汪懋華 2002.5.1豎::.生::。。,,,。,。。,,,,,,,。,。。,,,,,,。。。。』 摘 要 利用計算機視覺技術(shù)進行水果品質(zhì)的:線榆測與分選技術(shù)研究.對提高果品市場競爭力與產(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 動念條‘,圖象質(zhì)采差,信息黽大,實時處理能力低,榆測精度低等問題。主要研究內(nèi)容如: 莉:分析現(xiàn)有微分邊緣檢測算子的毖礎(chǔ),根據(jù)水糶圖緣在檢測時需要榆測標(biāo)外邊緣 的特.提?了兩種新的邊緣檢測算法:灰度鄰域法和模板分析法。這兩種方法榆測的圖象面積 儀約傳統(tǒng)辦法的/.兇此榆測速度約是傳統(tǒng)力法的倍。由卜在搜索過程中采用網(wǎng)周:等角度 方向進行,使檢測的邊緣點有序。邊緣點清晰、連續(xù),尤需迸‘步細化和序列化處理,提高 了系統(tǒng)處理速度。 根據(jù)試驗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。對大小的 圖象以】剛點處理,僅需處理個象素點后,就可以通過質(zhì)點法計算出目標(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。 對二運動造成的圖象模糊問題,傳統(tǒng)方法是根據(jù)運動成像模型分析得出的籌分算法進行 恢復(fù)。似是該方法計算最大、實時性差,.恢復(fù)過程屬近似計算過程。本文在運動成像模型的基 礎(chǔ):,結(jié)合圖象的特點,以圖象象素分析的方法進行恢復(fù)。試驗結(jié)糶表明恢復(fù)效果好,.處理速 度快。 對果徑的檢測提出了新的軸向槍測算法和果徑檢測方法�？朔藙討B(tài)檢測過程中傳

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