發(fā)布時(shí)間：2017-08-03 20:22

  本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺(jué)的蠶蛹性別識(shí)別系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 蠶蛹分類(lèi) 圖像處理 特征提取 距離判別分析 PCA-BP

【摘要】：桑蠶業(yè)作為中國(guó)的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)行業(yè),在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中占有重要的比重。在桑蠶養(yǎng)殖的主產(chǎn)區(qū),其對(duì)勞動(dòng)就業(yè)、相關(guān)產(chǎn)品出口、經(jīng)濟(jì)建設(shè)等具有重要的意義。在桑蠶養(yǎng)殖和育種過(guò)程中,雌雄蠶蛹的分類(lèi)對(duì)桑蠶育種及繭絲綢產(chǎn)品加工有直接的影響,關(guān)系到蠶種質(zhì)量、繭絲綢質(zhì)量等,因此蠶蛹雌雄分類(lèi)工作是優(yōu)產(chǎn)至關(guān)重要的步驟。鑒于目前的蠶蛹雌雄分類(lèi)工作大都為人工進(jìn)行,效率低,強(qiáng)度大,受主觀因素影響大,本研究針對(duì)目前的工作現(xiàn)狀,并利用蠶蛹發(fā)蛾期前的身體形狀和紋理結(jié)構(gòu)的差異,采用機(jī)器視覺(jué)的方式對(duì)蠶蛹雌雄識(shí)別工作進(jìn)行研究,研究過(guò)程中,通過(guò)圖像采集、處理、特征提取,并采用Mahalanobis距離分析方式,主成分分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,建立了PCA-BP模型進(jìn)行訓(xùn)練和仿真實(shí)驗(yàn),識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98%,符合《桑蠶一代雜交種的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和檢驗(yàn)規(guī)程》標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)具有較高的檢測(cè)速度,為蠶蛹分類(lèi)識(shí)別工作提供理論支撐和新途徑,對(duì)實(shí)際生產(chǎn)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。概括來(lái)說(shuō),涉及到的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.闡述了蠶蛹分類(lèi)的背景及意義,探討了國(guó)內(nèi)外相關(guān)的研究進(jìn)展和趨勢(shì)。2.探究機(jī)器視覺(jué)途徑進(jìn)行識(shí)別的可行性,并介紹了目前其應(yīng)用范圍和趨勢(shì)。3.對(duì)蠶蛹圖像獲取裝置進(jìn)行設(shè)計(jì)及其相關(guān)元器件的選用,搭建了機(jī)器視覺(jué)平臺(tái),為圖像獲取做好準(zhǔn)備工作。4.得到目標(biāo)圖像后,對(duì)圖像的灰度、形態(tài)、質(zhì)量等做一系列的預(yù)處理工作,根據(jù)雌雄性別之間形狀、紋理結(jié)構(gòu)的不同,提取其形狀和紋理特征參數(shù)。5.在圖像處理的基礎(chǔ)上,基于提高自動(dòng)化程度的目的,采用距離判別進(jìn)行分析;又應(yīng)用主成分分析法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)提取到的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,得到相關(guān)主成分;對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究并改進(jìn),開(kāi)發(fā)了適合本研究對(duì)象的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及程序,建立了PCA-BP識(shí)別分類(lèi)器模型。通過(guò)利用蠶蛹樣本對(duì)分類(lèi)器做訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證工作,結(jié)果表明該方法對(duì)蠶蛹雌雄辨別準(zhǔn)確率達(dá)到98%,達(dá)到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求。
【關(guān)鍵詞】：蠶蛹分類(lèi) 圖像處理 特征提取 距離判別分析 PCA-BP
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：S887.313;TP391.41
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題研究的背景及意義9
• 1.2 蠶蛹雌雄識(shí)別方法、發(fā)展及存在的問(wèn)題9-12
• 1.3 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)12-13
• 1.4 存在問(wèn)題13
• 1.5 論文主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.6 本章小結(jié)14-16
• 第2章 蠶蛹識(shí)別機(jī)器視覺(jué)平臺(tái)設(shè)計(jì)16-21
• 2.1 系統(tǒng)總體框架的設(shè)計(jì)16
• 2.2 暗箱的設(shè)計(jì)16-17
• 2.3 工業(yè)相機(jī)的分析及選擇17-18
• 2.4 照明光源的分析及選擇18-20
• 2.4.1 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)常用光源18-19
• 2.4.2.光源照明方式的分類(lèi)19-20
• 2.5 搭建實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)20
• 2.6 本章小結(jié)20-21
• 第3章 圖像采集及圖像預(yù)處理算法研究21-36
• 3.1 蠶蛹圖像的采集21-22
• 3.1.1 實(shí)驗(yàn)材料21
• 3.1.2 圖像采集21-22
• 3.2 蠶蛹圖像的預(yù)處理22-35
• 3.2.1 圖像灰度化22-24
• 3.2.2 圖像濾波去噪24-28
• 3.2.3 圖像增強(qiáng)28
• 3.2.4 圖像邊緣檢測(cè)28-30
• 3.2.5 圖像分割30-34
• 3.2.6 圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理34-35
• 3.3 本章小結(jié)35-36
• 第4章 蠶蛹圖像的特征提取36-49
• 4.1 幾何特征36-37
• 4.2 紋理特征37-44
• 4.2.1 灰度差分統(tǒng)計(jì)法38-39
• 4.2.2 自相關(guān)函數(shù)法39
• 4.2.3 基于灰度共生矩陣法39-44
• 4.3 特征參數(shù)差異研究44-46
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-49
• 第5章 基于主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)研究49-68
• 5.1 數(shù)據(jù)處理方法簡(jiǎn)介49-52
• 5.1.1 主成分分析法49-51
• 5.1.2 獨(dú)立成分分析51-52
• 5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)52-57
• 5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)52-54
• 5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足54
• 5.2.3 改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-56
• 5.2.4 Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱56-57
• 5.3 距離判別分析57-59
• 5.3.1 距離判別57-58
• 5.3.2 結(jié)果分析58-59
• 5.4 PCA-BP系統(tǒng)設(shè)計(jì)及分析59-67
• 5.4.1 數(shù)據(jù)主成分分析59-60
• 5.4.2 BP網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)60-63
• 5.4.3 PCA-BP模型預(yù)測(cè)63-67
• 5.5 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論及展望68-70
• 結(jié)論68-69
• 展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果75-76
• 致謝76

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