基于機(jī)器視覺(jué)的哈密大棗在線檢測(cè)分級(jí)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、在中國(guó)新疆地區(qū)，哈密大棗為特色水果，要實(shí)現(xiàn)綠色食品品牌戰(zhàn)略，必須進(jìn)行檢測(cè)分級(jí)。然而目前對(duì)哈密大棗檢測(cè)方法的分類(lèi)仍是手工完成，這種方法很容易影響檢測(cè)結(jié)果。工人身體和精神狀態(tài)的都會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果，而且存在著漏檢率高、效率低等缺點(diǎn)。因此，迫切需要一個(gè)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，降低哈密大棗分類(lèi)成本，提高哈密大棗價(jià)格。主要利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)解決新疆哈密大棗干制后的自動(dòng)化檢測(cè)與分級(jí)問(wèn)題，為實(shí)現(xiàn)果品高效快速的分級(jí)，保證優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品出口和供銷(xiāo)。主要完成以下內(nèi)容：

2、　?。?）哈密大棗無(wú)損檢測(cè)實(shí)驗(yàn)臺(tái)的設(shè)計(jì)及搭建。為了實(shí)現(xiàn)哈密大棗的快速無(wú)損分級(jí)，該研究使用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)哈密大棗外部品質(zhì)識(shí)別。系統(tǒng)利用圖像采集卡與CCD攝像機(jī)連接采集數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于機(jī)器視覺(jué)的哈密大棗自動(dòng)檢測(cè)硬件系統(tǒng)；
　?。?）綜合利用VisualBasic6.0設(shè)計(jì)應(yīng)用軟件的用戶(hù)界面，利用MIL9.0圖像處理庫(kù)進(jìn)行圖像處理，構(gòu)成其軟件系統(tǒng)。
　　（3）利用三菱PLC作為下位機(jī),PC機(jī)作為上位機(jī)，對(duì)其分級(jí)執(zhí)行機(jī)構(gòu)系統(tǒng)進(jìn)行搭建

3、。通過(guò)三菱PLC進(jìn)行編程控制，實(shí)現(xiàn)氣吹分級(jí)功能。
　　（4）采集哈密大棗圖像，進(jìn)行分級(jí)前的低層處理及算法研究。用MATLAB對(duì)其進(jìn)行靜態(tài)處理，確定算法并進(jìn)行優(yōu)化；并在MIL9.0圖像處理庫(kù)中找到相應(yīng)算法，在VB6.0軟件下進(jìn)行編程；圖像處理系統(tǒng)中，背景分割閾值選擇（0.1,0.7）為哈密大棗。綜合運(yùn)用顏色空間轉(zhuǎn)換，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)消噪等方法，進(jìn)行圖像處理和特征提取，得到哈密大棗投影面積和H分量的均值和方差。
　　（5）進(jìn)行試驗(yàn)，得

4、出相應(yīng)算法檢測(cè)準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，樣本投影面積與質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)為0.945，樣本投影面積與橫、縱徑的相關(guān)系數(shù)為0.951。通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了哈密大棗缺陷檢測(cè)分級(jí)模型，模型的回判率為99.16％，對(duì)測(cè)試樣本缺陷的識(shí)別率達(dá)到91.43%。平均檢測(cè)單個(gè)棗的時(shí)間為80ms，能滿(mǎn)足檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。通過(guò)用機(jī)器視覺(jué)和物理的方法對(duì)哈密大棗的果形分類(lèi)，利用系統(tǒng)聚類(lèi)對(duì)哈密大棗的聚類(lèi)識(shí)別率能達(dá)到83%，這對(duì)后面要實(shí)現(xiàn)對(duì)哈密大棗果形實(shí)時(shí)快速分類(lèi)