發(fā)布時(shí)間：2018-05-19 01:13

  本文選題：蘋果品質(zhì) + 大小檢測�。� 參考：《食品與機(jī)械》2016年10期

【摘要】：基于視覺檢測平臺(tái)和Halcon開發(fā)環(huán)境進(jìn)行蘋果典型品質(zhì)檢測試驗(yàn),采集圖像并處理。提取感興趣區(qū)域,找出包含蘋果的區(qū)域,用動(dòng)態(tài)閾值分割的方法提取蘋果的輪廓,并計(jì)算輪廓面積,以該面積來評(píng)定蘋果的大小。對(duì)蘋果的腐爛這一典型缺陷進(jìn)行試驗(yàn),用閾值分割的方法完成圖像分割,不同灰度值顯示為不同的顏色,據(jù)此將缺陷部分顯示出來。顏色特征的檢測是依據(jù)RGB顏色模型,采用模板匹配的方法,選取好的區(qū)域創(chuàng)建匹配模板,進(jìn)行參數(shù)設(shè)置,并根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)顏色的R分量設(shè)定合適的閾值作為合格蘋果的顏色。該試驗(yàn)完成了水果輪廓的提取及面積的計(jì)算,實(shí)現(xiàn)了蘋果部分區(qū)域的缺陷檢測以及蘋果顏色的檢測。采用Halcon和機(jī)器視覺的方法對(duì)蘋果品質(zhì)的大小、缺陷、顏色檢測能取得較好的效果。
[Abstract]:Based on the visual inspection platform and the Halcon development environment , apple ' s typical quality detection test is carried out , the image is collected and processed . The region of interest is extracted , the contour of the apple is extracted by the method of dynamic threshold segmentation , and the contour area is calculated . According to the RGB color model , the image segmentation is completed by using the method of threshold segmentation , and a suitable threshold is selected as the color of the qualified apple according to the R component of the standard color .
【作者單位】： 北京工商大學(xué)材料與機(jī)械工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：S661.1;TP391.41

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本文編號(hào)：1908044