【摘要】：目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于紅棗的缺陷的檢測(cè)現(xiàn)狀大多為人工篩選,這種方式不僅勞動(dòng)強(qiáng)度大,而且效率低下,紅棗的分選質(zhì)量受工人主觀影響較大,不符合國(guó)家的食品安全要求。為了提高我國(guó)果類(lèi)生產(chǎn)加工水平,提升果品品質(zhì),滿(mǎn)足現(xiàn)代化農(nóng)產(chǎn)品加工需求,基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行缺陷的識(shí)別已然成為主要的發(fā)展趨勢(shì)。本文基于深度學(xué)習(xí)理論對(duì)紅棗缺陷檢測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入系統(tǒng)地研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:根據(jù)新疆灰棗的檢測(cè)要求,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺(jué)的紅棗缺陷自動(dòng)檢測(cè)裝置,搭建了紅棗缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),并給出了關(guān)鍵模塊的設(shè)計(jì)方案。完成了圖像采集模塊的設(shè)計(jì),確定了合適的數(shù)字圖像傳輸方式、光源配置方式、工業(yè)相機(jī)以及鏡頭的型號(hào)。根據(jù)紅棗全表面信息的檢測(cè)要求,設(shè)計(jì)出了紅棗輸送翻轉(zhuǎn)裝置的結(jié)構(gòu)。根據(jù)紅棗及其表面缺陷特征,研究了基于Blob分析的紅棗缺陷識(shí)別算法,提出了采用顏色空間分析和Blob分析算法進(jìn)行紅棗與背景的分離以及紅棗表面缺陷的識(shí)別,給出了不同缺陷特征種類(lèi)的顏色空間模型和分割閾值,快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)了破頭果、霉變果、漿頭果等典型紅棗表面缺陷的識(shí)別。針對(duì)采用Blob分析識(shí)別紅棗的干條和黃皮缺陷困難問(wèn)題,研究了基于深度學(xué)習(xí)的紅棗缺陷識(shí)別技術(shù)�；贕oogleNet的inception_v3模型,利用Tensorflow人工智能平臺(tái),通過(guò)對(duì)模型的學(xué)習(xí)率、批次大小、迭代次數(shù)的設(shè)置與調(diào)節(jié),得到網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的準(zhǔn)確率變化曲線(xiàn)和損失函數(shù)變化曲線(xiàn)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明,該模型對(duì)于干條、黃皮、破頭、霉變四類(lèi)缺陷以及正常棗的識(shí)別效果良好,準(zhǔn)確率可達(dá)98%以上。數(shù)據(jù)集采集和預(yù)處理過(guò)程繁雜,往往會(huì)造成數(shù)據(jù)集樣本不足,導(dǎo)致訓(xùn)練過(guò)程產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象,針對(duì)這一問(wèn)題,研究了基于遷移學(xué)習(xí)的紅棗缺陷識(shí)別技術(shù)。研究了遷移學(xué)習(xí)的相關(guān)理論知識(shí),提出了基于遷移學(xué)習(xí)的層凍結(jié)的訓(xùn)練方法,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練、“瓶頸層”特征的提取、網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)微調(diào)等過(guò)程。研究了遷移學(xué)習(xí)中迭代次數(shù)和數(shù)據(jù)集數(shù)量對(duì)模型準(zhǔn)確率的影響。實(shí)驗(yàn)對(duì)比驗(yàn)證了遷移學(xué)習(xí)方法與深度學(xué)習(xí)方法,遷移學(xué)習(xí)在較少的數(shù)據(jù)集上就能實(shí)現(xiàn)較好的訓(xùn)練效果,并且可以節(jié)省大量訓(xùn)練時(shí)間。最后以C#、Halcon作為軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái),分析了相機(jī)拍攝時(shí)序以及圖像處理流程,研制了紅棗缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。
【圖文】：

缺陷棗是新鮮紅棗在由于水分、氣溫、害蟲(chóng)等自然因素或采摘過(guò)程導(dǎo)致?lián)p傷的果實(shí)，常見(jiàn)的缺陷類(lèi)型包括霉變、干條、破頭、漿頭、黃皮等，見(jiàn)圖1.1。據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，2017年我國(guó)棗樹(shù)種植面積達(dá)到325萬(wàn)公頃，行業(yè)產(chǎn)量達(dá)到852.2萬(wàn)噸，年產(chǎn)量占世界紅棗產(chǎn)量99%，，然而全國(guó)的四十多家大型棗類(lèi)科研、生產(chǎn)企業(yè)，具有完備加工能力的僅有10%～20%，導(dǎo)致我國(guó)的紅棗品質(zhì)等級(jí)分選難，品種單一，出口量較低，生產(chǎn)加工技術(shù)發(fā)展較為緩慢。目前，國(guó)內(nèi)許多生產(chǎn)廠家依然采用人工進(jìn)行紅棗缺陷的篩選，工人不僅勞動(dòng)強(qiáng)度較大，而且分選效率較低。工人主觀意識(shí)往往直接影響紅棗分選質(zhì)量

2 紅棗缺陷檢測(cè)圖像自動(dòng)獲取裝置設(shè)計(jì)2.1.2 紅棗缺陷檢測(cè)系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)紅棗缺陷檢測(cè)系統(tǒng)要滿(mǎn)足全表面信息的采集，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)速度快、準(zhǔn)確率高、實(shí)時(shí)性高等要求。本文根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)要求，設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺(jué)的紅棗缺陷智能檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)方案如圖 2.1 所示。該缺陷檢測(cè)系統(tǒng)主要由上料機(jī)構(gòu)、輸送系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等部分組成。該系統(tǒng)工作流程如圖 2.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：S665.1;TP391.41

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本文編號(hào)：2701801