【摘要】：棗營養(yǎng)豐富,是新疆重要經(jīng)濟作物。鮮棗的分選有利于后續(xù)加工前剔除級別低的殘次品,節(jié)省能量消耗減少成本。因此,本文以新疆阿克蘇地區(qū)鮮駿棗為研究對象,使用近紅外光譜技術(shù)、機器視覺技術(shù)、信息融合技術(shù),開展了其重量等級分選、總糖預測、裂紋果分揀與鮮駿棗綜合等級分選建模研究。主要結(jié)論如下:(1)重量等級分選。鮮駿棗圖像經(jīng)自動裁剪、中值濾波預處理、大津算法閾值分割處理后獲得鮮駿棗二值圖像,掩模原始灰度圖像后,獲得駿棗目標區(qū)域尺寸、紋理和顏色特征信息。采用面積、長軸、短軸、周長四個特征建立多元線性回歸預測模型,其相關(guān)系數(shù)為0.9920,預測集相對誤差為0.0259;使用線性判別分析法對鮮駿棗大小等級分選,總判別分選準確率為95.45%。(2)裂紋果識別。由于裂紋低的頻率特性,采用小波變換分別獲得不同頻度的分解后圖像,提取分解后高頻或低頻圖像等子圖像的灰度共生矩陣的熵、相關(guān)性、對比度、能量、平穩(wěn)度特征,以支持向量機分選裂紋果,分級正確率能夠達到89.92%,高于原鮮駿棗圖像灰度共生矩陣特征建立的77.28%的裂紋果識別率。(3)基于近紅外光譜信息的鮮駿棗糖度預測分析。通過馬氏距離和濃度殘差法分別剔除近紅外光譜異常值和鮮駿棗總糖化學異常值;對比導數(shù)、移動窗口平滑、移動窗口平滑+數(shù)據(jù)中心化等不同光譜預處理方法,確定移動窗口平滑是較好的預處理方法;對比相關(guān)系數(shù)法、遺傳算法、區(qū)間偏最小二乘法和后向區(qū)間偏最小二乘法對鮮駿棗的近紅外光譜特征波長篩選,并建立其總糖預測模型。結(jié)果表明:當采用移動窗口平滑+遺傳算法+偏最小二乘法建立的鮮駿棗糖度預測模型高于其他模型的結(jié)果,預測相關(guān)系數(shù)為0.8336,預測均方根誤差1.89。(4)基于圖像和光譜融合信息的鮮駿棗綜合品質(zhì)分選。在特征層融合鮮駿棗近紅外光譜和圖像信息,使用主成分分析法提取不同預處理光譜特征和圖像特征,使用支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等信息融合方式建立阿克蘇鮮駿棗綜合品質(zhì)等級識別模型。結(jié)果表明:將平滑求導預處理后的9個近紅外光譜主成分和圖像特征的3個主成分融合后,建立基于支持向量機的鮮駿棗綜合品質(zhì)分選模型,預測集識別率為96.92%;高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡融合方式建立的鮮駿棗綜合品質(zhì)分選預測集識別率94.46%;高于近紅外光譜單傳感器的識別率87.69%;高于機器視覺單傳感器的識別率83.09%。
【學位授予單位】：新疆農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S665.1;TP391.41;TP181
【圖文】：

圖 1-1 技術(shù)路線圖 本章小結(jié)本章主要介紹了新疆紅棗無損檢測方法以及現(xiàn)狀、紅棗產(chǎn)業(yè)規(guī)模、紅棗產(chǎn)的現(xiàn)狀；同時詳細總結(jié)了各種無損檢測技術(shù)關(guān)于棗品質(zhì)檢測和分級的研究具體的研究目的、內(nèi)容和技術(shù)路線。

新疆農(nóng)業(yè)大學碩士學位論文變形率，0.06%）；光源，樂視自動化科技有限公司（LTS-2BR3503，直流 24V，尺寸：362mmX31mmX26mm）；光源控制器，樂視公司（LTS-APC2460-2）；計算機，聯(lián)想（z465，AMD Phenom(tm)ⅡN930 Quad-core Processor 2.00GHz）。機器視覺系統(tǒng)示意圖如圖 2-2 所示。

15圖 2-2 機器視覺系統(tǒng)外光譜設備采集外光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)：美國海洋公司的光譜儀（NIRQuest512-2.nm），鹵鎢燈光源（HL-2000），配套的漫反射標準白板等。

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本文編號：2780334