基于機器視覺的哈密大棗在線檢測分級關鍵技術研究.pdf

1、在中國新疆地區(qū)，哈密大棗為特色水果，要實現(xiàn)綠色食品品牌戰(zhàn)略，必須進行檢測分級。然而目前對哈密大棗檢測方法的分類仍是手工完成，這種方法很容易影響檢測結果。工人身體和精神狀態(tài)的都會影響檢測結果，而且存在著漏檢率高、效率低等缺點。因此，迫切需要一個自動檢測系統(tǒng)，降低哈密大棗分類成本，提高哈密大棗價格。主要利用機器視覺技術解決新疆哈密大棗干制后的自動化檢測與分級問題，為實現(xiàn)果品高效快速的分級，保證優(yōu)質農產品出口和供銷。主要完成以下內容：

2、　?。?）哈密大棗無損檢測實驗臺的設計及搭建。為了實現(xiàn)哈密大棗的快速無損分級，該研究使用機器視覺技術對哈密大棗外部品質識別。系統(tǒng)利用圖像采集卡與CCD攝像機連接采集數(shù)據(jù)，構建了基于機器視覺的哈密大棗自動檢測硬件系統(tǒng)；
　　（2）綜合利用VisualBasic6.0設計應用軟件的用戶界面，利用MIL9.0圖像處理庫進行圖像處理，構成其軟件系統(tǒng)。
　?。?）利用三菱PLC作為下位機,PC機作為上位機，對其分級執(zhí)行機構系統(tǒng)進行搭建

3、。通過三菱PLC進行編程控制，實現(xiàn)氣吹分級功能。
　?。?）采集哈密大棗圖像，進行分級前的低層處理及算法研究。用MATLAB對其進行靜態(tài)處理，確定算法并進行優(yōu)化；并在MIL9.0圖像處理庫中找到相應算法，在VB6.0軟件下進行編程；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。綜合運用顏色空間轉換，數(shù)學形態(tài)學消噪等方法，進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。
　?。?）進行試驗，得

4、出相應算法檢測準確率。實驗結果顯示，樣本投影面積與質量的相關系數(shù)為0.945，樣本投影面積與橫、縱徑的相關系數(shù)為0.951。通過BP神經網(wǎng)絡方法建立了哈密大棗缺陷檢測分級模型，模型的回判率為99.16％，對測試樣本缺陷的識別率達到91.43%。平均檢測單個棗的時間為80ms，能滿足檢測系統(tǒng)的實時性要求。通過用機器視覺和物理的方法對哈密大棗的果形分類，利用系統(tǒng)聚類對哈密大棗的聚類識別率能達到83%，這對后面要實現(xiàn)對哈密大棗果形實時快速分類