為研究動態(tài)檢測裝置中玉米種粒的實時分級,設(shè)計融合機器視覺和CAN總線的玉米種粒在線分類器。在傳統(tǒng)的小型生物質(zhì)種粒檢測系統(tǒng)中,針對傳感器在獲取種粒通過信號時有遺漏的問題,研發(fā)了一套融合機器視覺和CAN總線的紅外傳感器機構(gòu),用于動態(tài)玉米種粒的實時拍攝。紅外傳感器機構(gòu)采用觸發(fā)抓拍的方式,通過CAN總線傳送傳感器信號,使信號準確的傳輸?shù)接嬎銠C,從而控制相機實時獲取圖片。為提高種粒分級能力,提出了基于數(shù)量級的形狀復(fù)雜度計算公式,計算標準與破損種粒的面積、周長、復(fù)雜度與色度四種特征參數(shù)并建立種粒特征參數(shù)合格區(qū)間,構(gòu)建基于復(fù)合幾何特征與色度的玉米種粒形態(tài)分級算法。實驗選用揚農(nóng)15-1與揚農(nóng)15-6玉米種粒進行驗證,結(jié)果表明:在傳送帶速度為100～400 mm/s之間時,此紅外傳感器機構(gòu)的采集成功率在100%,拍攝圖片清晰,揚農(nóng)15-1號與揚農(nóng)15-6號標準玉米、破損玉米的識別準確率分別為93%、95%、95%和94%。

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 檢測分類器設(shè)計
    1.1 檢測分類器結(jié)構(gòu)設(shè)計
    1.2 融合機器視覺和CAN總線的紅外傳感器機構(gòu)流程圖
2 玉米種粒在線檢測
    2.1 融合機器視覺和CAN總線的紅外傳感機構(gòu)
    2.2 機器視覺和CAN總線動態(tài)檢測
    2.3 圖像預(yù)處理與分割
    2.4 多對象邊界輪廓追蹤
3 玉米種粒分類特征提取
    3.1 面積特征
    3.2 周長特征
    3.3 基于數(shù)量級的形狀復(fù)雜度特征
    3.4 色度特征
4 玉米種粒形態(tài)分級算法設(shè)計
    4.1 玉米種粒圖像處理
    4.2 基于復(fù)合幾何特征與色度的玉米種粒形態(tài)分級算法
    4.3 試驗分析
5 結(jié)論



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