【摘要】：近年來,隨著機器視覺技術的快速發(fā)展,它被廣泛應用于農(nóng)產(chǎn)品的檢測中。我國是馬鈴薯的生產(chǎn)大國,但是馬鈴薯品質(zhì)檢測主要還是依靠于人工分級,效率低下、成本高,所以如何快速、實時和無損的檢測馬鈴薯具有重要的意義和科學價值。本文結(jié)合機器視覺技術,對馬鈴薯質(zhì)量檢測、薯形分類、外部缺陷類型算法進行研究,并設計了一套基于嵌入式開發(fā)平臺的馬鈴薯檢測系統(tǒng)。主要研究內(nèi)容如下:1.設計并搭建了馬鈴薯圖像采集系統(tǒng),通過選擇攝像機、鏡頭、光源,確定了光室的布置,并采用張氏標定法對相機進行標定,盡量消除畸變對于馬鈴薯圖像的影響。2.對圖像灰度化、圖像平滑、圖像分割、圖像邊緣檢測算法進行對比,選擇最適合馬鈴薯圖像的預處理算法。3.在馬鈴薯質(zhì)量檢測中,通過對比面積法、周長法、多因素模型法,最終確定采用三面積法來擬合馬鈴薯質(zhì)量模型,實驗表明該模型具有很高的相關性,平均檢測準確率為97.33%。4.在薯形分類檢測中,在傳統(tǒng)Hu不變矩7個特征值的基礎上,引入了新的3個不變矩,用于提取馬鈴薯的特征參數(shù)。為了提高馬鈴薯檢測效率,在形狀不變矩的基礎上提出了基于改進的邊緣不變矩。利用混沌粒子群算法對支持向量機的核函數(shù)參數(shù)進行優(yōu)化,以馬鈴薯分類準確率為標準,最終確定了7個傳統(tǒng)邊界矩和引入的1個邊界矩作為馬鈴薯分類的特征參數(shù),薯形分類準確率達到了96%。5.在馬鈴薯外部缺陷檢測中,通過觀察其表面缺陷特征,利用R、G、B三個分量的取值對馬鈴薯表面綠皮進行檢測。利用HSV彩色空間的亮度截取法,限定閾值大小,對馬鈴薯表面機械損傷、出芽、干腐等缺陷進行檢測,最終實現(xiàn)馬鈴薯表面缺陷分類。6.結(jié)合嵌入式Zybo Z7開發(fā)平臺,設計了馬鈴薯檢測系統(tǒng)。利用FPGA的加速器設計,將馬鈴薯檢測算法封裝成IP核,在ARM處理器中移植了Linux操作系統(tǒng),通過Qt交互式界面設計,調(diào)用機器視覺庫,實現(xiàn)了對馬鈴薯品質(zhì)的在線檢測。
【圖文】：

工程碩士專業(yè)學位論文Angel Dacal[20]等人設計了一套高光譜的成像系統(tǒng)，對采集到的馬鈴薯外部損傷檢測。該系統(tǒng)通過選擇合適的特征波段，結(jié)合支持向量機和隨進行建模。經(jīng)過大量實驗表明，分類的準確率達到了 97%。伊朗的 Navid Razmjooy[21]等人將馬鈴薯按照工業(yè)標準進行分級，然后色缺陷檢測系統(tǒng)，如圖 1-2 所示，該系統(tǒng)顏色分級精度達到了 96%，尺度達到了 96.95%。

圖 1-3 雙平面鏡實時機器視覺系統(tǒng)Figure 1-3 Two mirror real-time machine vision system]等人分別從正面、背面、側(cè)面三個方向，通過反射高鈴薯的原始圖像。通過該方法建立的馬鈴薯損傷模型缺陷檢測]等人在檢測鴨梨表面缺陷時，提出了用多臺相機從攝，然后對拍攝到的圖像進行切割，并且提取其相關壞梨的準確率達到了 89%。]在檢測蘋果的時候，設計了一套基于 3 個攝像系統(tǒng) 所示。首先通過 3 個攝像頭獲取蘋果在 3 個不同位像進行相關預處理，再對采集到的圖像進行缺陷檢測圖像包含兩個及以上的可疑區(qū)域時，，該蘋果被判定為達到了 89.14%，相較于之前的檢測方法，使用該系都有了很大的提高，每秒鐘可以檢測 5-10 個蘋果。
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;S532

【參考文獻】

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本文編號：2624896