本文設(shè)計(jì)了一種計(jì)算機(jī)圖像采集系統(tǒng),通過數(shù)碼相機(jī)獲取干制駿棗的圖像,對(duì)原始圖像先后進(jìn)行了灰度化處理、圖像增強(qiáng)、圖像二值化、圖像形態(tài)處理、圖像填充和圖像分割等預(yù)處理,對(duì)干制紅棗的特征分別從形態(tài)特征和表面紋理特征進(jìn)行了快速提取。然后對(duì)干制駿棗區(qū)域進(jìn)行Otsu's閾值分割、圖像局部屬性統(tǒng)計(jì)和形態(tài)學(xué)處理,提取出紅棗裂紋二值圖像,根據(jù)裂紋圖像不變距法來建立裂紋檢測(cè)模型,通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析,發(fā)現(xiàn)鳥啄和藥害的檢測(cè)準(zhǔn)確率較低,分別只有86.7%和76.7%,霉變的檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)100%。利用干制駿棗輪廓上兩點(diǎn)之間最大距離算法測(cè)算出干制駿棗縱徑,采用最小二乘法對(duì)縱徑的真實(shí)值和檢測(cè)的像素值進(jìn)行直線擬合,求出函數(shù)關(guān)系,建立基于機(jī)器視覺的干制駿棗大小分級(jí)檢測(cè)模型,并與分級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比,從而實(shí)現(xiàn)干制駿棗大小分級(jí),最終將實(shí)際測(cè)得的結(jié)果與模型測(cè)得的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,設(shè)計(jì)了基于GUI界面的干制駿棗大小分級(jí)系統(tǒng),分級(jí)正確率為95.3%,結(jié)果達(dá)到了本次設(shè)計(jì)的預(yù)期要求。
【學(xué)位單位】：塔里木大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;S665.1
【部分圖文】：

的均值和均方差，采用 SVM 方法建立棗缺陷的識(shí)別模型，然后對(duì)su's閾值分割、圖像局部屬性統(tǒng)計(jì)和形態(tài)學(xué)處理，提取出紅棗裂紋二不變距法來建立裂紋檢測(cè)模型。機(jī)器視覺技術(shù)的干制駿棗大小分級(jí)檢測(cè)方法研究。測(cè)出正常棗樣品用四線掃描法對(duì)分割后的圖像測(cè)出棗短軸的像素值；利用干制駿距離算法測(cè)算出干制駿棗縱徑，采用最小二乘法對(duì)縱徑的真實(shí)值線擬合，求出函數(shù)關(guān)系，建立基于機(jī)器視覺的干制駿棗大小分級(jí)檢駿棗分級(jí)軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)出了具有友好界面的干制駿棗分級(jí)的干制駿棗圖像進(jìn)行讀取，然后對(duì)干制駿棗的大小進(jìn)行分級(jí)檢測(cè)，示。線視覺技術(shù)的干制駿棗分級(jí)檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)路線圖如圖 1-1 所示。

里木大學(xué)碩士論文 第 2 章 紅棗大小檢測(cè)采集硬件第 2 章 紅棗大小檢測(cè)采集硬件系統(tǒng)1 機(jī)器視覺采集系統(tǒng)本研究的在線檢測(cè)紅棗圖像采集系統(tǒng)由光照部分、相機(jī)采集部分、傳輸機(jī)構(gòu)部分成，如圖 2-1 所示。其中光照部分包括光照箱外殼、光照箱支架、上 LED 燈組、下光源、電源、光源控制器等;采集相機(jī)部分包括工業(yè)相機(jī)、相機(jī)鏡頭、計(jì)算機(jī)、顯示;傳輸機(jī)構(gòu)部分包括托輥和摩擦壓板。檢測(cè)時(shí)，當(dāng)紅棗處于光箱內(nèi)部相機(jī)的采集范圍制單元觸發(fā)相機(jī)以采集紅棗圖像，然后通過千兆網(wǎng)線實(shí)現(xiàn)圖像信息到計(jì)算機(jī)的傳棗外部品質(zhì)分級(jí)軟件對(duì)紅棗圖像進(jìn)行處理。在圖像采集階段如果不能獲得質(zhì)量好的，將直接影響到后續(xù)的圖像處理分析結(jié)果，而影響圖像采集最關(guān)鍵的因素便是光照的布置。

光源控制器等，此系統(tǒng)采用的是四個(gè) LED 燈均布在攝像頭的四周，距相機(jī)中心距離是 140mm，同一側(cè)的兩 LED 燈相距 200mm，并在采下方位置安裝了兩個(gè) LED 側(cè)板面光源，以減少托輥縫隙產(chǎn)生的陰影集的設(shè)計(jì)主要包括室照明光源和 Canon 數(shù)碼相機(jī)的選擇等。在試驗(yàn)臺(tái)試不同顏色的背景，最終采用白色的背景，達(dá)到更好的凸顯目標(biāo)的目進(jìn)行尺寸提取時(shí)，圖像背景中不能出現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)所用干制駿棗顏色相同。在實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)燈光為單一光源時(shí)，獲取的原始圖像有陰影，并且提不清楚; 在多光源下采集的圖像陰影很淡，提取時(shí)輪廓清晰，圖片顏體效果很好，為后續(xù)處理提供方便。

【參考文獻(xiàn)】

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1 姚娜;吳剛;陳杰;;基于圖像邊緣檢測(cè)的紅棗大小分級(jí)[J];湖北農(nóng)業(yè)科學(xué);2014年10期

2 李景彬;鄧向武;坎雜;田緒順;謝凡;;基于機(jī)器視覺的干制紅棗大小分級(jí)方法研究[J];農(nóng)機(jī)化研究;2014年02期

3 陳艷軍;張俊雄;李偉;任永新;譚豫之;;基于機(jī)器視覺的蘋果最大橫切面直徑分級(jí)方法[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2012年02期

4 肖愛玲;李偉;;我國(guó)紅棗分級(jí)技術(shù)及紅棗分級(jí)機(jī)研究現(xiàn)狀[J];農(nóng)機(jī)化研究;2011年11期

5 李偉;趙玉剛;郭峰;李科展;劉春仙;張輝;;自動(dòng)選棗機(jī)的設(shè)計(jì)[J];包裝與食品機(jī)械;2011年03期

6 晁德起;章程輝;黃勇平;陳曉娜;;毛葉棗的計(jì)算機(jī)視覺分級(jí)技術(shù)研究[J];農(nóng)機(jī)化研究;2011年05期

7 肖愛玲;;幾種典型的紅棗分級(jí)機(jī)[J];新疆農(nóng)機(jī)化;2010年04期

8 王松磊;何建國(guó);賀曉光;張冬;詹志彪;;紅棗自動(dòng)分級(jí)機(jī)分級(jí)執(zhí)行系統(tǒng)的研制[J];寧夏工程技術(shù);2009年03期

9 應(yīng)義斌,成芳,馬俊福;基于最小矩形法的柑桔橫徑實(shí)時(shí)檢測(cè)方法研究[J];生物數(shù)學(xué)學(xué)報(bào);2004年03期

10 李慶中,汪懋華;基于計(jì)算機(jī)視覺的水果實(shí)時(shí)分級(jí)技術(shù)發(fā)展與展望[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);1999年06期

本文編號(hào)：2829786