紅棗具有很高的營養(yǎng)價(jià)值,種植棗樹為偏遠(yuǎn)地區(qū)帶來了良好的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。近年來紅棗產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,已成為許多偏遠(yuǎn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的支柱性產(chǎn)業(yè)。紅棗在進(jìn)入市場前,對缺陷棗的剔除、品質(zhì)上的分選以及紅棗大小的分級仍以人工方式為主,勞動(dòng)強(qiáng)度較大,也有部分地區(qū)已開始采用機(jī)械自動(dòng)化方式進(jìn)行紅棗的初步分級,由于人工分級與機(jī)械分級的分級精度與效率不同,商品化的紅棗在品質(zhì)上參差不齊,直接影響到紅棗后續(xù)加工。目前深加工紅棗產(chǎn)品品種和數(shù)量較少,紅棗價(jià)格和附加值普遍較低。針對紅棗分級精度與效率的問題,本課題采用機(jī)器視覺融合深度學(xué)習(xí)技術(shù),對紅棗的表面品質(zhì)進(jìn)行檢測和分級,提高紅棗分級效率和商品化附加值,帶動(dòng)紅棗產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。本課題以干制新疆若羌灰棗為研究對象,通過機(jī)器視覺技術(shù)對紅棗的表型特征和表面缺陷進(jìn)行檢測。本文主要研究內(nèi)容為:(1)采集紅棗樣本,對紅棗的表型以及幾何參數(shù)測量。以LY/T 1780-2018《干制紅棗質(zhì)量等級》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ),確定了若羌灰棗的品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)根據(jù)若羌灰棗的體型特點(diǎn),制定了若羌灰棗的大小分級標(biāo)準(zhǔn)。(2)提出了紅棗檢測分級機(jī)的總體設(shè)計(jì)方案,主要對該設(shè)備的上料輸送系統(tǒng)、傳動(dòng)系統(tǒng)、視覺檢測系統(tǒng)以及電磁鐵分...

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 課題研究目的與意義
    1.3 紅棗分級標(biāo)準(zhǔn)
    1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.4.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.4.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.5 研究主要內(nèi)容與技術(shù)路線
    1.6 本課題技術(shù)難點(diǎn)
    1.7 本章小結(jié)
2 紅棗檢測分級機(jī)設(shè)計(jì)
    2.1 紅棗檢測分級機(jī)總體方案設(shè)計(jì)
    2.2 上料機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.1 上料斗的設(shè)計(jì)
        2.2.2 輥輪的設(shè)計(jì)
        2.2.3 上料輸送鏈傾角的設(shè)計(jì)
    2.3 傳動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        2.3.1 傳動(dòng)鏈的選型
        2.3.2 電機(jī)傳動(dòng)帶的選型
        2.3.3 電機(jī)選型及功率計(jì)算
    2.4 檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        2.4.1 圖像采集裝置的選擇
        2.4.2 光源選擇
        2.4.3 柔性搓動(dòng)裝置設(shè)計(jì)
    2.5 分級執(zhí)行機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.6 紅棗分級機(jī)三維裝配模型
    2.7 本章小結(jié)
3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅棗缺陷檢測
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷
        3.1.2 基本模型LeNet-5
        3.1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播
    3.2 紅棗圖像集的預(yù)處理
        3.2.1 RGB顏色空間
        3.2.2 紅棗缺陷特征的提取
    3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)改進(jìn)項(xiàng)
        3.3.1 激活函數(shù)RELU
        3.3.2 Softmax分類器
    3.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)過程
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的紅棗缺陷檢測
    4.1 深度殘差網(wǎng)絡(luò)
    4.2 基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的紅棗識(shí)別模型
    4.3 深度殘差網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)改進(jìn)項(xiàng)
        4.3.1 激活函數(shù)SELU
        4.3.2 Adam算法優(yōu)化學(xué)習(xí)率
        4.3.3 隨機(jī)隱退Dropout
        4.3.4 Center Loss損失函數(shù)
    4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)過程
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.4.3 試驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 紅棗表型特征檢測
    5.1 圖像降噪
    5.2 邊緣檢測算子的選擇
    5.3 紅棗圖像閾值分割
    5.4 紅棗擬橢圓化處理
    5.5 紅棗重量測量及畸形果檢測
    5.6 本章小結(jié)
6 紅棗品質(zhì)檢測系統(tǒng)GUI界面的設(shè)計(jì)
    6.1 總體設(shè)計(jì)
    6.2 軟件模塊
    6.3 GUI界面設(shè)計(jì)
    6.4 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
附錄A: 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要源碼
附錄B: 分級機(jī)結(jié)構(gòu)圖



本文編號(hào)：3768144