自然光環(huán)境下馬鈴薯外部缺陷的無損檢測(cè)方法研究.pdf

1、馬鈴薯作為我國第四大主糧，對(duì)其外部缺陷的檢測(cè)直接影響到我國馬鈴薯商品化和深加工進(jìn)程。由于目前國內(nèi)大多基于特定環(huán)境、特定光照下進(jìn)行檢測(cè)，這并不能滿足實(shí)際環(huán)境檢測(cè)要求。因此，本文提出在開放的自然光環(huán)境下對(duì)馬鈴薯主要外部缺陷綠皮、發(fā)芽、病斑等的無損檢測(cè)方法進(jìn)行研究，這對(duì)馬鈴薯進(jìn)行深加工和商品化具有重大意義。
　　本文首先針對(duì)自然光環(huán)境下馬鈴薯圖像的分割方法進(jìn)行研究，提出一種新的方法分割出馬鈴薯目標(biāo)區(qū)域。主要先通過R-B和G-B顏色分量差

2、雙閾值法來消除馬鈴薯顏色背景，再通過基于飽和度灰度化結(jié)合大津法進(jìn)行閾值分割，并結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波處理去除孔洞等噪聲，最終實(shí)現(xiàn)自然光環(huán)境下大部分樣本圖像的馬鈴薯區(qū)域分割。
　　然后設(shè)計(jì)了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分類，主要是通過前面對(duì)馬鈴薯樣本圖像進(jìn)行目標(biāo)分割預(yù)處理后，將其輸入到該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，最后成功對(duì)正常薯、綠皮薯、發(fā)芽薯和病斑薯樣本圖像分類。
　　最后分別針對(duì)缺陷區(qū)域的檢測(cè)方法進(jìn)行研究。針對(duì)綠皮區(qū)域提出一種基于R