基于機器視覺的核桃仁自動分級技術(shù)研究.pdf

1、與發(fā)達國家相比，我國核桃仁分級的主體是人工分級，分級手段單一、技術(shù)落后，存在分級精度差、用工成本高、分級過程易受人為主觀因素影響等問題。機器視覺技術(shù)可較好地解決以上問題，已廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品檢測加工領(lǐng)域，在核桃仁品質(zhì)檢測和自動分級中也呈現(xiàn)起步態(tài)勢。本文旨在依托核桃仁分級標準，以大小和顏色為主要分級指標，應(yīng)用機器視覺技術(shù)，設(shè)計快速可行的圖像處理方案和算法流程，開發(fā)操作方便、交互友好的圖像采集系統(tǒng)，實現(xiàn)核桃仁的自動分級，提高核桃仁分級效率，增

2、加經(jīng)濟效益，增強我國核桃仁產(chǎn)業(yè)的國際競爭力。
　　本文完成的主要工作如下：
　　(1)設(shè)計了合理的圖像處理算法，實現(xiàn)了核桃仁大小和顏色的檢測與分級。通過分析不同顏色模型的特性，選取了更接近人眼視覺特點的HSI顏色模型來表征核桃仁圖像的顏色特征;通過對比低通濾波、中值濾波算法對核桃仁圖像的去噪效果，選擇了濾波器尺寸為5×5的中值濾波法作為圖像去噪算法;采用全局閾值法來實現(xiàn)圖像的二值化分割，使圖像中目標對象與背景間對比度達到最大

3、;采用八鄰域種子填充法對二值化分割后圖像進行了小孑填充，得到了完整的核桃仁區(qū)域;采用八鄰域判別法將圖像中的多個核桃仁進行逐一標記，實現(xiàn)了圖像連通區(qū)域標記，配合使用像素統(tǒng)計法，得到了核桃仁區(qū)域的像素面積，進而實現(xiàn)核桃仁的大小檢測;使用顏色直方圖法對核桃仁圖像進行了顏色特征提取，以核桃仁的H、S、I顏色分量為特征參數(shù)，應(yīng)用k-近鄰聚類算法，實現(xiàn)了核桃仁的顏色分級。
　　(2)構(gòu)建了基于機器視覺的核桃仁自動分級系統(tǒng)。結(jié)合核桃仁分級的實際

4、需求，構(gòu)建了包括顏色、大小2項一級指標和淡黃色、淺琥珀色、深琥珀色、1/2仁、1/4仁、1/8仁、碎仁等7項二級指標的分級指標體系;應(yīng)用LabWindows/CVI2012自主開發(fā)了具備參數(shù)設(shè)置、圖像獲取、樣本訓練、結(jié)果顯示和系統(tǒng)幫助等功能的自動分級系統(tǒng)軟件，搭建了核桃仁圖像采集硬件系統(tǒng)。
　　(3)應(yīng)用正交分析法進行了光照效果優(yōu)化試驗，開展了大小分級算法的分級效果驗證試驗和顏色分級算法參數(shù)優(yōu)化試驗。試驗結(jié)果表明:光源照射角度為4