本文選題：荔枝 + 損傷��； 參考：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2016年07期

【摘要】：利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行采后荔枝的品質(zhì)檢測(cè)與分級(jí)有重要意義。首先結(jié)合攝像機(jī)與熒光光譜儀進(jìn)行了荔枝圖像的光譜分析,熒光作為激發(fā)光進(jìn)行荔枝果皮的發(fā)射光譜特性分析,確定了不同熒光照射荔枝果實(shí)表皮的視覺(jué)檢測(cè)方法的可行性;然后設(shè)計(jì)了具有不同顏色光照轉(zhuǎn)換控制功能的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),選定了紅色、藍(lán)色和綠色熒光燈,對(duì)正常和微損傷兩種品質(zhì)狀態(tài)的荔枝果實(shí)熒光圖像進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計(jì)分析,確定了利用藍(lán)色熒光作為照射光源以及HSV顏色空間的V分量進(jìn)行微損傷荔枝果實(shí)圖像識(shí)別的方法,利用探索性分析法對(duì)荔枝果實(shí)視覺(jué)檢測(cè)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析,確定了正常與微損傷荔枝果實(shí)圖像分割的灰度圖閾值范圍,結(jié)合優(yōu)化的圓擬合算法,實(shí)現(xiàn)了荔枝果實(shí)視覺(jué)智能分級(jí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。試驗(yàn)結(jié)果表明:該研究方法對(duì)正常荔枝和表皮微損傷荔枝的識(shí)別正確率為92%,為荔枝產(chǎn)后智能化檢測(cè)分級(jí)提供了技術(shù)支持。
[Abstract]:It is of great significance to detect and classify the quality of postharvest litchi by machine vision. Firstly, the spectral analysis of litchi image was carried out by using camera and fluorescence spectrometer. Fluorescence as excitation light was used to analyze the emission spectrum characteristics of litchi peel, and the feasibility of visual detection methods of different fluorescent irradiating litchi fruit epidermis was determined. Then, a machine vision system with different color illumination conversion control function was designed, and red, blue and green fluorescent lamps were selected. The fluorescent images of litchi fruit with normal and micro-damaged quality were analyzed by histogram. The method of using blue fluorescence as light source and V component of HSV color space for recognition of micro-damaged litchi fruit image was determined. The results of visual detection test of litchi fruit were statistically analyzed by exploratory analysis method. The threshold range of gray-scale image segmentation for normal and micro-damaged litchi fruit images was determined, and the design of visual intelligent grading system for litchi fruit was realized by combining with the optimized circle fitting algorithm. The results showed that the accuracy rate of this method for the identification of normal litchi and epidermal microdamaged litchi was 92, which provided technical support for intelligent detection and grading of litchi postpartum.
【作者單位】： 廣東工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院;華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院;華南農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31201135) 廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2015A020209023、2015A020209013)
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1893015