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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著機(jī)器視覺(jué)的不斷發(fā)展,許多相關(guān)理論的日益成熟和完善,色選算法的研究也取得了非常大的進(jìn)步,并被推廣到了眾多領(lǐng)域。本文利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了大米顆??焖佟⒂行У淖R(shí)別,且檢測(cè)方式自動(dòng)化程度高,對(duì)大米顆粒的外觀無(wú)損害,提高了米粒檢測(cè)的質(zhì)量,更好的改善了人們的生活質(zhì)量和保障了食用大米的安全性,同時(shí)本文所提出的算法也可應(yīng)用于其他顆粒物料的檢測(cè)。
本文首先搭建了系統(tǒng)的硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái),并對(duì)硬件系統(tǒng)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的說(shuō)明。本系統(tǒng)采用LED光源、線陣C
2、CD圖像傳感器、A/D模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片、USB總線接口以及PC機(jī)作為圖像采集的裝置,并采用FPGA作為系統(tǒng)硬件的控制器。
本文應(yīng)用形態(tài)學(xué)算法和紋理分析的方法對(duì)大米圖像的品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)。文中介紹了形態(tài)學(xué)算法中的膨脹和腐蝕運(yùn)算,灰度形態(tài)學(xué),分水嶺算法和紋理分析方法中灰度共生矩陣算法的原理。
本文通過(guò)硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)獲取了米粒圖像的數(shù)據(jù),在PC機(jī)中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。本文對(duì)圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括分析圖像的灰度直方圖、去掉圖像的背景
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