基于機(jī)器視覺技術(shù)的對(duì)蝦規(guī)格檢測(cè)方法研究.pdf

1、對(duì)蝦是我國水產(chǎn)消費(fèi)品中一大主力軍，不僅肉質(zhì)細(xì)嫩、味道鮮美、營養(yǎng)豐富，還具有較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，因此一直深受人們的喜愛。隨著人民生活水平的提高，近年來國內(nèi)外對(duì)蝦需求量日益增大，品質(zhì)要求也不斷提升。傳統(tǒng)對(duì)蝦品質(zhì)檢測(cè)常以人工感官評(píng)定顏色和完整度；機(jī)械設(shè)備或重量傳感器評(píng)定規(guī)格。前者勞動(dòng)強(qiáng)度大、主觀性強(qiáng)；后者檢測(cè)指標(biāo)單一、智能化程度低。機(jī)器視覺利用非接觸式圖像技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)快速地?zé)o損檢測(cè)，將其應(yīng)用于對(duì)蝦檢測(cè)不僅可以克服傳統(tǒng)方式存在的問題，也是最終實(shí)現(xiàn)

2、在線檢測(cè)的有效途徑。
　　 本文以新鮮對(duì)蝦為對(duì)象，研究了機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于對(duì)蝦規(guī)格檢測(cè)的基本理論和方法，主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下：
　　 1、構(gòu)建了對(duì)蝦靜態(tài)圖像采集系統(tǒng)。通過對(duì)光源、照明方式和背景材料顏色的實(shí)驗(yàn)分析，結(jié)果表明將LED條形光源朝上打光產(chǎn)生的光線反射到對(duì)蝦上可以有效地消除其表面的高光區(qū)。為了保證前向照明獲得的對(duì)蝦彩色圖像不受分割過程的影響，采用了背向照明獲得的輪廓圖對(duì)其直接進(jìn)行分割。分析了紅、綠、藍(lán)、白四種背景

3、下的對(duì)蝦彩色圖像L*a*b*分量的差異性及相關(guān)性，結(jié)果表明白色背景下的圖像效果最佳。
　　 2、獲取了對(duì)蝦二值圖像及邊緣圖像。對(duì)對(duì)蝦RGB分量圖進(jìn)行分析，結(jié)果表明B分量灰度直方圖峰頂-峰谷差異最顯著，對(duì)蝦輪廓信息最完整。使用最大類間方差法(OTSU)進(jìn)行對(duì)蝦圖像背景分割，進(jìn)行3×3中值濾波，以及半徑為1的圓盤結(jié)構(gòu)元素開運(yùn)算、閉運(yùn)算、膨脹及腐蝕，最后通過Sobe1算子獲取邊緣圖像。結(jié)果表明本文處理方法能有效獲取對(duì)蝦二值化及邊緣圖像

4、。
　　 3、提取了對(duì)蝦主骨架線并識(shí)別了對(duì)蝦不同部位?；趜hang細(xì)化算法生成了對(duì)蝦骨架圖，提出了一種長(zhǎng)度閾值變化法去除骨架線的分支，最終獲得了光滑、連續(xù)其寬度為1個(gè)像素的主骨架線。對(duì)帶肢和去肢不同姿態(tài)的對(duì)蝦圖像進(jìn)行了算法驗(yàn)證，去支算法準(zhǔn)確率為100.00％。識(shí)別了對(duì)蝦的頭尾和腹背，算法準(zhǔn)確率分別為95.40％和96.10％。根據(jù)主骨架線長(zhǎng)度比例對(duì)頭尾進(jìn)行了分割，與手動(dòng)分割結(jié)果對(duì)比，算法分割準(zhǔn)確率在97.00％以上。
　

5、　 4、基于對(duì)蝦圖像主骨架線預(yù)測(cè)其長(zhǎng)度規(guī)格。分析了帶肢和去肢不同姿態(tài)的對(duì)蝦主骨架線長(zhǎng)度與實(shí)際長(zhǎng)度之間的關(guān)系，當(dāng)對(duì)蝦不帶肢且姿態(tài)接近直線時(shí)，主骨架線長(zhǎng)度與實(shí)際長(zhǎng)度相關(guān)性最高為0.946，預(yù)測(cè)結(jié)果的絕對(duì)和相對(duì)誤差均值為2.28 mm和1.07％。對(duì)于任意姿態(tài)的對(duì)蝦，利用了主骨架線長(zhǎng)度與彎曲度共同預(yù)測(cè)實(shí)際長(zhǎng)度，建立了三者之間的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)結(jié)果絕對(duì)和相對(duì)誤差均值為5.27 mm和3.86％。結(jié)果表明根據(jù)主骨架線預(yù)測(cè)對(duì)蝦實(shí)際長(zhǎng)度是切實(shí)可行的。

6、
　　 5、基于對(duì)蝦圖像面積預(yù)測(cè)其重量規(guī)格?？紤]到對(duì)蝦不同部位的厚度及密度差異，根據(jù)之前的頭尾分割結(jié)果，將各部分重量比例作為權(quán)重校正各部分面積，校正后的總面積與重量之間的一次線性相關(guān)性0.979要高于校正前的0.971。建立了校正后各部分面積與重量的多元數(shù)學(xué)模型，相關(guān)系數(shù)為0.991，預(yù)測(cè)結(jié)果的絕對(duì)和相對(duì)誤差均值為0.41 g和5.03％。為了體現(xiàn)此模型的優(yōu)越性，分別建立了總面積與重量的一次線性、二次線性、乘冪及指數(shù)模型，分析了

7、四種模型的相關(guān)性以及預(yù)測(cè)精度，乘冪模型效果最好，模型相關(guān)性為0.974，絕對(duì)和相對(duì)誤差均值為0.50 g和5.60％。結(jié)果表明通過權(quán)重校正后的各部分面積所建立的重量預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確度更高。
　　 6、設(shè)計(jì)了對(duì)蝦檢測(cè)分級(jí)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。整套系統(tǒng)主要包括下料系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)和分級(jí)系統(tǒng)。對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的機(jī)械機(jī)構(gòu)以及圖像采集系統(tǒng)部件進(jìn)行了設(shè)計(jì)。下料系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)蝦的單粒化，圖像處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)蝦的規(guī)格檢測(cè)，分級(jí)系統(tǒng)根據(jù)圖像處理系統(tǒng)結(jié)果將對(duì)蝦分成了四級(jí)