發(fā)布時(shí)間：2021-07-13 11:47

　　對(duì)于家蠶繭熒光分色已有很多文獻(xiàn)記載,從日本學(xué)者的提出到浙理工學(xué)者的深入研究,蠶繭熒光分色與繭質(zhì)的關(guān)聯(lián)逐漸被發(fā)現(xiàn)與證實(shí)。許多專家在研究后建議在繅絲前將蠶繭進(jìn)行熒光分色,以不同的工藝進(jìn)行煮繅,這樣能夠有效的改善蠶絲繅絲效果,減少繅折,增加產(chǎn)量,提高繭絲品質(zhì)。但目前蠶繭熒光分色主要依靠人眼識(shí)別,不僅成本高效率低,而且識(shí)別所需的紫外線環(huán)境會(huì)對(duì)人體造成巨大的傷害,因此家蠶繭熒光分色雖被研究證實(shí)有效,卻至今仍未被投入應(yīng)用。所以尋找一個(gè)合適的可替代人工識(shí)別的方案,解決家蠶繭熒光分色的應(yīng)用問(wèn)題勢(shì)在必行。為了克服這些問(wèn)題,本文研究了基于圖像顏色識(shí)別的蠶繭熒光分色,通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)蠶繭熒光色進(jìn)行識(shí)別分類。本文主要研究工作如下:1)設(shè)計(jì)蠶繭熒光色圖像采集裝置,采集蠶繭熒光色圖像,構(gòu)建了蠶繭熒光色圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。裝置以暗箱為主體,內(nèi)覆黑色吸光絨布以排除外界光源的干擾;設(shè)置了 365nm紫外雙光源使家蠶繭熒光顯色,安裝的圖像采集攝像頭可對(duì)熒光色繭進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集。2)研究了蠶繭熒光色圖像預(yù)處理方法,提取了蠶繭熒光色顏色特征信息。通過(guò)中值濾波算法和基于K-means的圖像分割算法對(duì)蠶繭熒光色圖像進(jìn)行平滑降噪和背景分割處理... 

【文章來(lái)源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：54 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１蠶繭圖像采集裝置示意圖??

浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?基于圖像顏色識(shí)別處理的蠶繭熒光分色研宄??２．１．１光源的選取??光源是影響圖像質(zhì)量和使蠶繭顯色的重要因素，如果使用的光源不合適，會(huì)??導(dǎo)致蠶繭的熒光顯色不明顯，采集的蠶繭熒光色數(shù)據(jù)誤差也將增大［５３］。為了使蠶??繭熒光色顯色明顯以及減少采集誤差，必須保證光源質(zhì)量。光源需要擁有足夠的??光強(qiáng)，同時(shí)要滿足一定范圍內(nèi)的光照均勻，以保證蠶繭熒光完全顯色；此外光源??應(yīng)當(dāng)足夠穩(wěn)定，否則蠶繭熒光色圖像之間會(huì)出現(xiàn)較大差異，對(duì)圖像處理識(shí)別的準(zhǔn)??確率造成影響。表２．１中是幾種常見(jiàn)紫外光光源的功率、品質(zhì)等特性的對(duì)比。??表２．１常見(jiàn)紫外光源特點(diǎn)對(duì)比??類型?功率（Ｗ）?品質(zhì)?穩(wěn)定性?使用壽命??汞燈?２５０－２０Ｋ?高高短??氣燈?７５－５０００?高高?長(zhǎng)??ＬＥＤ?１－５?高?高?較長(zhǎng)??熒光燈?５０?低?低?中??金屬鹵化物燈?７０?高高?中??通過(guò)表２．１可知ＬＥＤ具有亮度高、便于控制、發(fā)熱量小等特點(diǎn)，能使蠶繭??穩(wěn)定清晰顯示熒光色。因此本文采用兩支３６５ｎｍ紫外光ＬＥＤ射燈，分別安置于??暗箱兩側(cè)，與蠶繭放置吸光平臺(tái)垂直距離為１５０ｍｍ、呈３５°夾角，同時(shí)射燈鏡??頭前裝有３６５ｎｍ紫外光通過(guò)濾光片，能夠提供充足、無(wú)雜光的紫外光光照。??２．１．２圖像的獲取??蠶繭在３６５ｎｍ波長(zhǎng)的紫外光線近距離照射下發(fā)生顯色變化，顯色變化如圖??２．２所示。本文在暗箱環(huán)境下根據(jù)繭子顯色表現(xiàn)，人工將若干同一莊口蠶繭分為??黃白色熒光繭和藍(lán)紫熒光色繭兩大類，拍攝圖像分辨率為１２８０Ｘ７２０，格式??為．ｂｍｐ。??圖２．２蠶苗熒光色圖片??９??

等預(yù)處理。??常用的方法通常為濾波處理方法。??①均值濾波??在圖像平滑和去噪處理中，均值濾波是最簡(jiǎn)單的一種方法［５５］。該方法在圖像??中選取一個(gè)ｍ＊ｎ的領(lǐng)域ｓ，在這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)，將某點(diǎn)的灰度值由周圍的像素灰度平??均值取代。均值濾波的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：?．??ｆＣｘ．ｙ）?＝?式?２－（１）??其中，ｘ＝０，ｌ，２．．．ｎ－ｌ，ｙ＝０，ｌ，２．．．ｍ－ｌ是圖像的像素點(diǎn)取值范圍，ｐ是領(lǐng)域ｓ中的像素??數(shù)目。使用均值濾波對(duì)蠶繭熒光色圖像進(jìn)行處理，將內(nèi)核尺寸大小設(shè)定為５，處??理后見(jiàn)圖２．３右，由圖可知圖像在經(jīng)均值濾波處理后，噪點(diǎn)減少，蠶繭邊緣更加??平滑，不過(guò)依然還有微小噪點(diǎn)，且邊緣有些模糊化。??左圖為濾波前右圖為濾波后??圖２．３均值濾波效果圖??②高斯濾波??高斯濾波作為一種低通濾波，常見(jiàn)于圖像的降噪處理［５６］。高斯濾波器由于其??內(nèi)核系數(shù)與模板中心的變化規(guī)律，相比于其他線性濾波擁有更小的圖像模糊程度。??１０??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用研究[J]. 張學(xué)俊,顧沈明,李斌.  農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技. 2019(23)
[2]基于機(jī)器視覺(jué)的珍珠顏色特征提取與識(shí)別[J]. 葉佳英,鄧飛,王佩欣,趙大旭,王毓綜,壽國(guó)忠.  江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(20)
[3]獼猴桃圖像識(shí)別與特征提取程序設(shè)計(jì)[J]. 張瑞華,曾嘉遠(yuǎn),甘愛(ài)芬.  機(jī)電工程技術(shù). 2019(09)
[4]充分利用蠶桑資源實(shí)現(xiàn)蠶業(yè)經(jīng)濟(jì)多元化發(fā)展的探討[J]. 石華月,林強(qiáng).  現(xiàn)代營(yíng)銷(信息版). 2019(10)
[5]雙曲線二維Otsu閾值分割算法[J]. 趙恒,安維勝,楊陶.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2019(08)
[6]基于模糊OTSU與布谷鳥(niǎo)尋優(yōu)的火災(zāi)圖像多閾值分割算法[J]. 趙汝海,孫凡,朱廣.  安徽建筑大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[7]基于中值濾波的圖像邊緣去噪算法研究[J]. 郝波,盧小平.  現(xiàn)代計(jì)算機(jī). 2019(20)
[8]基于RGB圖像處理的煙葉水分無(wú)損檢測(cè)方法研究[J]. 張娟利,宋朝陽(yáng),韓文霆,尚曉明,劉治開(kāi).  中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào). 2019(05)
[9]基于均值濾波和小波變換的圖像去噪[J]. 彭姝姝.  現(xiàn)代計(jì)算機(jī). 2019(12)
[10]基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和特征向量?jī)?yōu)化組合的黃瓜葉片病斑識(shí)別[J]. 李頎,趙潔,楊柳,王俊,高一星.  浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào). 2019(03)

博士論文
[1]基于HSL色度學(xué)的綠色翡翠顏色分級(jí)技術(shù)研究[D]. 張黎力.中國(guó)地質(zhì)大學(xué) 2017
[2]基于成像技術(shù)的果實(shí)表型檢測(cè)與解析方法研究[D]. 李磊.上海交通大學(xué) 2015
[3]近代中國(guó)機(jī)器繅絲技術(shù)應(yīng)用與社會(huì)結(jié)構(gòu)變遷[D]. 張茂元.北京大學(xué) 2008
[4]紅毛丹品質(zhì)的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 章程輝.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于形狀和顏色特征的小麥白粉病生長(zhǎng)模型研究[D]. 袁萬(wàn)賓.鄭州輕工業(yè)大學(xué) 2019
[2]馬鈴薯快速無(wú)損檢測(cè)自動(dòng)分級(jí)機(jī)的管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 張昊楠.寧夏大學(xué) 2019
[3]基于機(jī)器視覺(jué)的蘋(píng)果分級(jí)檢測(cè)算法研究[D]. 孫斐.鄭州大學(xué) 2018
[4]番茄外觀特征的圖像識(shí)別方法[D]. 王紅珠.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2018
[5]面向圖像檢索的顏色和紋理特征描述與選擇技術(shù)的研究[D]. 劉蔚棣.山東大學(xué) 2018
[6]基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類技術(shù)研究[D]. 馬事偉.北京郵電大學(xué) 2018
[7]基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 杜珂.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[8]基于圖像識(shí)別的實(shí)木板材優(yōu)選系統(tǒng)研究[D]. 房友盼.南京林業(yè)大學(xué) 2016
[9]川芎嗪對(duì)長(zhǎng)波紫外線誘導(dǎo)人皮膚成纖細(xì)胞衰老的拮抗作用及其機(jī)制研究[D]. 趙敏玲.廣州中醫(yī)藥大學(xué) 2015
[10]基于多特征融合和SVM分類的圖像檢索技術(shù)研究[D]. 董文菲.哈爾濱理工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3282002