基于機(jī)器視覺的蔬菜種子分揀系統(tǒng).pdf

1、本文以種子分揀系統(tǒng)為研究背景，以大豆種子為研究對象，采用VC6.0、Opencv以及MATLAB等為研究工具，從大豆種子圖像的預(yù)處理過程、邊緣提取過程、粘連豆類種子的分割、形狀特征分量、顏色特征分量、機(jī)械手驅(qū)動運(yùn)行以及PC機(jī)與PLC之間的通訊過程進(jìn)行了深入的研究，對機(jī)器視覺篩選種子的研究具有一定的實(shí)際意義。研究取得了以下結(jié)果:
　　1.大豆種子在光源下采集得到，在普通白熾燈下拍攝能夠獲得種子圖像的大部分特征。試驗(yàn)中選用的背景色為白

2、色，這樣由于光源是垂直照射而導(dǎo)致種子中間部分反光強(qiáng)烈，用最大類間算法提取目標(biāo)物時(shí)，容易將中間部分和背景色混為一體。岡此，對圖像要進(jìn)行一些預(yù)處理。本文用兩種方式進(jìn)行研究，一種是進(jìn)行灰度值的壓縮，另一種是提取B、G、R三通道的二值化，為了后期顏色特征的分析，這里選用了三通道二值化法。
　　2.為了識別干癟種子，分析對比了Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子邊緣提取的幾種算法，選擇合適的方法對種子進(jìn)行邊

3、緣提取，可以達(dá)到篩選出干癟種子的目的。在篩選過程中不可避免的遇到兩粒或者是多粒種子之間相互粘連而造成誤判斷的現(xiàn)象。通過對粘連豆粒種子圖像采用先腐蝕方式使得粘連的豆粒種子分割開來，然后對腐蝕后的單體豆類種子進(jìn)行相同次數(shù)的膨脹處理，這樣得到的二值化圖像基本上保持了原圖像的形狀特征，對以后提取諸如面積、周長以及圓形度等其他一些參數(shù)基本上沒有影響，用此算法解決了豆粒的粘連分割問題。
　　3.定義并提取了18種大豆種子的特征分量，不僅在形狀

4、方面做了比較，而且在顏色方面也作了相應(yīng)的比較，提高了識別率。對標(biāo)準(zhǔn)的特征量用數(shù)學(xué)處理軟件Minitab進(jìn)行分析，確定其是否符合正態(tài)分布，對于符合正態(tài)分布的按照3σ區(qū)間進(jìn)行定義合格種子，不符合正態(tài)分布的提出±20％的偏差，這樣基本上能篩選出不合格的豆類種子。最后應(yīng)用VC編程軟件完成了種子分揀界面的編寫，實(shí)現(xiàn)了對不合格種子的標(biāo)識。
　　4.對種子輸送裝置用變頻器實(shí)現(xiàn)變頻調(diào)速的控制;對機(jī)械手驅(qū)動裝置進(jìn)行分析，確定用PLC高速脈沖的方式驅(qū)