本文關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及其在工業(yè)中應(yīng)用的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中國農(nóng)業(yè)大學(xué)》 2005年

計(jì)算機(jī)視覺在蘋果外部品質(zhì)檢測與分級(jí)方面的應(yīng)用研究

袁金麗  

【摘要】：研究水果品質(zhì)快速無損檢測技術(shù),對(duì)于提高果品質(zhì)量和生產(chǎn)效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度有著重要價(jià)值。本文以蘋果為研究對(duì)象,研究了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用于水果分級(jí)中的基本理論和方法。 1.研究了超快速中值濾波算法用于圖像底層處理,并運(yùn)用極坐標(biāo)搜索的方法檢測蘋果邊緣,提高了圖像預(yù)處理速度。 2.研究了蘋果大小的檢測,并實(shí)現(xiàn)了大小分級(jí)。 3.利用半徑序列的傅立葉描述子來描述蘋果形狀,將傅立葉描述子的1～13次諧波作為信息特征,輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出利用L-M算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),正確識(shí)別率為90%。 4.在顏色分級(jí)中,基于再現(xiàn)群智能的粒子群進(jìn)化算法和神經(jīng)計(jì)算技術(shù),提出了一種智能分級(jí)方法,即首先通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)獲取蘋果表面顏色的色度,并提取其特征,然后采用改進(jìn)的粒子群進(jìn)化算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),對(duì)蘋果進(jìn)行顏色分級(jí)。結(jié)果表明該方法切實(shí)可行,不僅分級(jí)速度快,而且分級(jí)正確率高到95%。 5.分別利用參考圖像法和標(biāo)準(zhǔn)球體灰度模型法初步實(shí)現(xiàn)了果面缺陷的檢測。 6.設(shè)計(jì)了蘋果外部品質(zhì)檢測與分級(jí)系統(tǒng)的應(yīng)用軟件。 本研究具有一定的實(shí)用價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號(hào)】：S661.1
【目錄】：

第一章 緒論7-12

1．1 研究的意義7

1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析7-10

1．3 研究內(nèi)容10

1．4 技術(shù)路線10-12

第二章 圖像底層處理算法研究12-19

2．1 引言12

2．2 圖像的采集12

2．3 圖像超快速中值濾波12-14

2．4 邊緣提取算法研究14-18

2．5 本章小結(jié)18-19

第三章 蘋果形狀和大小快速檢測與分級(jí)算法研究19-26

3．1 引言19

3．2 蘋果空間位置的確定19-20

3．3 形狀模型的建立20-23

3．4 大小檢測算法研究23-25

3．5 按果徑大小分級(jí)25

3．6 本章小結(jié)25-26

第四章 蘋果顏色快速檢測與分級(jí)算法研究26-33

4．1 引言26

4．2 顏色特征提取26-28

4．3 粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)蘋果顏色分級(jí)28-32

4．4 本章小結(jié)32-33

第五章 蘋果表面缺陷檢測33-39

5．1 引言33

5．2 早期缺陷檢測算法及其局限性33-35

5．3 本研究所采用的缺陷檢測算法及試驗(yàn)結(jié)果分析35-38

5．4 缺陷檢測算法研究中尚待解決的問題38-39

第六章 蘋果品質(zhì)檢測與分級(jí)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)39-42

第七章 結(jié)論與建議42-43

7．1 結(jié)論42

7．2 建議42-43

參考文獻(xiàn)43-46

致謝46-47

附錄47-50

作者簡歷50

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