基于圖像處理技術(shù)的大豆外觀品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、大豆是我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)作物，但是大豆外觀檢測(cè)作為大豆生產(chǎn)加工的重要環(huán)節(jié)，檢測(cè)手段仍然停留在傳統(tǒng)低端的人工檢測(cè)手段上，不能將檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行直觀的量化和系統(tǒng)化，沒有準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果，使大豆無法進(jìn)行分品分級(jí)，嚴(yán)重制約了我國(guó)大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此，大豆外觀品質(zhì)檢測(cè)應(yīng)以無損，高效，精確的為研究方向。本研究正是基于此原則，進(jìn)行算法研究和系統(tǒng)設(shè)計(jì)。課題是國(guó)家博士后基金項(xiàng)目《基于機(jī)器視覺技術(shù)的大豆外觀品質(zhì)無損檢測(cè)系統(tǒng)的研究》的組成部分。根據(jù)大豆外觀品質(zhì)與內(nèi)部品

2、質(zhì)的聯(lián)系，本研究開發(fā)基于圖像處理技術(shù)的大豆外觀品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)。以此來開發(fā)一種精確、高效的大豆品質(zhì)無損檢測(cè)新技術(shù)。研究的具體內(nèi)容如下：
　　 經(jīng)過對(duì)不同光照條件和背景下大豆樣本拍攝效果比較，實(shí)驗(yàn)最終設(shè)計(jì)了拍攝條件均一穩(wěn)定內(nèi)置恒定光源的暗箱作為拍攝環(huán)境。并搭建了操作簡(jiǎn)單、成本低、拍攝效果清晰的圖像處理硬件系統(tǒng)。這其中包括CCD數(shù)碼攝像機(jī)，存儲(chǔ)功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)和用于測(cè)試穩(wěn)定光源的照度計(jì)。實(shí)驗(yàn)中以16粒大豆為一組，分別對(duì)正常大豆，病斑大豆

3、，霉變大豆，蟲蝕大豆，破碎大豆以及混雜豆粒進(jìn)行圖像采集，拍攝上千幅大豆圖片，使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更為精確。
　　 在圖像處理過程中，分別選取RGB和HIS顏色模型，并對(duì)顏色模型所處理的結(jié)果進(jìn)行分析。研究利用灰度線性變換圖像增強(qiáng)的圖像處理方法來增強(qiáng)目標(biāo)和背景的對(duì)比度，進(jìn)而通過比較各種分割方法，選取了按幅度分割的閾值分割法。對(duì)提取的豆粒二值圖像進(jìn)行了孔洞填充和黏連的分割?；趫D像處理的結(jié)果，本研究分別對(duì)形態(tài)特征，顏色特征和紋理特征的39個(gè)特征

4、參數(shù)值進(jìn)行詳細(xì)明確說明。其中包括圓形度、緊實(shí)度、蓬松度、弧形度、偏心率、橢長(zhǎng)軸和橢短軸等一系列特征參數(shù)。將提取到的特征參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，運(yùn)用土成分分析法來數(shù)據(jù)降維，從而降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，改善訓(xùn)練精度。實(shí)驗(yàn)建立三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過誤差對(duì)比選擇隱含層個(gè)數(shù)為12。對(duì)600多幅各種大豆圖片進(jìn)行的識(shí)別測(cè)試，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的平均識(shí)別精度為90.33％，可以達(dá)到識(shí)別要求。
　　 在設(shè)計(jì)大豆外觀品質(zhì)檢測(cè)軟件時(shí)，首先利用VC++開發(fā)平臺(tái)編寫圖像

5、處理程序：然后運(yùn)用Matlab軟件進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)建，最后將編寫好的Matlab識(shí)別程序嵌套進(jìn)VC++編寫的圖像處理程序，完成人機(jī)交互界面的開發(fā)。這是一套完整的、獨(dú)立的大豆外觀品質(zhì)檢測(cè)軟件，不受其他任何軟件的制約，可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步擴(kuò)充功能為整個(gè)系統(tǒng)的進(jìn)一步擴(kuò)展提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，并為今后系統(tǒng)的推廣鋪平道路。該軟件的操作窗體設(shè)計(jì)規(guī)范合理、按鈕名稱明確，操作簡(jiǎn)便。具備消息標(biāo)題，菜單欄、工具欄、幫助菜單、熱鍵標(biāo)識(shí)等一系列基本功能。符合一