本文關(guān)鍵詞： 圣女果 機器視覺 分級分選 圖像處理 嵌入式　出處：《寧夏大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：圣女果因其營養(yǎng)價值高、口味清甜,深受人們的喜歡,具有巨大的市場潛力。完全依靠手工分類,不僅勞動強度大、生產(chǎn)效率低,且易造成果皮損失,影響美觀和存儲。因此,需要研究圣女果自動分級系統(tǒng)以降低人力成本,增加分選效率。為保證分選品質(zhì),本文以圣女果的顏色、大小、橢圓擬合程度等為標準對其進行分級,保證分級準確、快速、無損。具體主要完成了以下幾項工作:1.本文廣泛查閱國內(nèi)外有關(guān)水果分級的資料,基于對機器視覺的研究,確定了適合圣女果分級分選機的整體機械設(shè)計方案、硬件選取方案及軟件設(shè)計方案。2.搭建了完整的圣女果分級分選機結(jié)構(gòu),包括樣本傳輸部分及控制觀察箱部分。完成了設(shè)備所有零部件的設(shè)計,根據(jù)實際情況設(shè)計擋板結(jié)構(gòu)和輸送結(jié)構(gòu)以保障圣女果分級過程的安全可靠。3.在圖像預(yù)處理階段,采用HSV顏色模型以增強抗干擾能力及識別的有效性,使其更易于維護與開發(fā)。由于圣女果自身的顏色與背景色差別較大,本文將采取閾值法對圖像的色調(diào)值進行分割處理,從而達到去除背景的目的,依據(jù)最終效果以及所消耗的時間進行分析,使用形態(tài)學(xué)算法對圣女果圖像去噪。4.依據(jù)采集到的圣女果圖像特征,使用周長法判斷其所屬大小等級。根據(jù)圖像所擁有的缺陷以及畸形程度,采用閾值法以及橢圓擬合算法進行識別以剔除不合格果,從而完成對圣女果的分選過程。通過最終試驗結(jié)果表明,本文所使用的算法對圣女果進行分級分選的準確率較高且分選速度較快,擁有較高的實用價值以及研究意義。
[Abstract]:Because of its high nutritional value, sweet taste, deeply liked by people, it has great market potential. Totally relying on manual classification, it is not only labor intensity, low production efficiency, but also easy to cause peel loss. Therefore, it is necessary to study the automatic grading system to reduce the labor cost and increase the sorting efficiency. In order to ensure the quality of the sorting, this paper uses the color and size of the fruit. The ellipse fitting degree is used as the standard to classify it to ensure that the classification is accurate, fast and non-destructive. The following work has been done: 1.This paper extensively consulted the domestic and foreign information about fruit grading. Based on the research of machine vision, the overall mechanical design scheme, hardware selection scheme and software design scheme of the grade-sorting machine are determined. 2. The complete structure of the grade-sorting machine is built. Including sample transmission part and control observation box part. Completed the design of all parts of the equipment. According to the actual situation, the baffle structure and the conveying structure are designed to ensure the safety and reliability of the classification process. 3. In the stage of image preprocessing, the HSV color model is adopted to enhance the anti-interference ability and the effectiveness of recognition. Because of the difference between color and background color, this paper will take the threshold method to segment the color of the image, so as to get rid of the background. According to the final effect and the time consumed to analyze the use of morphological algorithm to the image denoising. 4. According to the collected characteristics of the holy fruit image. According to the defect and deformity degree of the image, the threshold method and ellipse fitting algorithm are used to identify the unqualified fruit. The final experimental results show that the algorithm used in this paper has higher accuracy and faster sorting speed. It has higher practical value and research significance.
【學(xué)位授予單位】：寧夏大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S226.5;TP391.41

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本文編號：1476885