基于机器视觉的苹果自动分级方法研究

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水果分级是采后加工的重要环节之一,利用机器视觉技术对水果进行分级具有无损水果、分级精度高、速度快等优点。本文以水果分级为目标,以红富士苹果为研究对象,进行了基于机器视觉技术的水果自动分级研究。针对传统的机器视觉技术在实现水果分级过程中,计算机对水果果梗、果萼和表面缺陷判断困难且需要花费大量时间的不足,本文提出了利用机械设计与机器视觉相结合的思路,明确了装置设计的基本要求,并设计了苹果试验系统。为提高图像采集质量,减少图像处理时间,对图像采集中苹果背景颜色的选择进行了研究,研究表明黑色背景有助于目标与背景的分离;为提高图像处理速度,在图像底层信息处理中,引入了超快速中值滤波算法,并直接采用阈值法分割图像、进行轮廓跟踪,取得很好的效果。在苹果大小分级方面,在分析传统水果特征提取方法的基础上,提出采用当量直径代替苹果直径作为其大小特征进行分级;在苹果形状分级方面,提出用提取圆形度的方法来描述其形状特征;在对苹果进行颜色分级时,提出用HSI模型描述其颜色特征,并根据苹果色度直方图特点,采用4个色度均值代替苹果色度值。在此基础上,建立了BP神经网络水果分级系统,试验结果表明该系统分级精度高,能够满足分级要求。
摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-14页
    1.1 水果分级意义第7-8页
    1.2 传统的水果分级方法第8页
    1.3 基于机器视觉的水果自动分级方法第8-12页
        1.3.1 国外研究情况第9-10页
        1.3.2 国内研究情况第10-12页
    1.4 本研究的主要内容第12页
    本章小结第12-14页
第二章 基于定向装置的苹果机器视觉自动分级试验系统第14-20页
    2.1 机器视觉与数字图像处理第14-16页
    2.2 基于定向装置的机器视觉苹果自动分级第16-19页
        2.2.1 苹果定向装置设计的基本思路第16-17页
        2.2.2 苹果背景的确定第17-19页
        2.2.3 光源的布置第19页
    本章小结第19-20页
第三章 苹果图像预处理方法研究第20-25页
    3.1 直方图第20页
    3.2 图像增强第20-21页
    3.3 图像平滑第21-24页
        3.3.1 领域平均法第22页
        3.3.2 中值滤波第22-23页
        3.3.3 分析与试验第23-24页
    本章小结第24-25页
第四章 苹果图像分割方法研究第25-32页
    4.1 边缘检测法第25-27页
    4.2 阈值分割法第27-30页
        4.2.1 判别分析法第27-28页
        4.2.2 最小误差法第28-30页
    4.3 分割方法的选择第30页
    4.4 轮廓跟踪第30-31页
    本章小结第31-32页
第五章 苹果大小和形状分级方法研究第32-39页
    5.1 苹果图像的基本几何特征第32-33页
    5.2 苹果大小特征提取方法研究第33-36页
        5.2.1 传统方法分析第33-34页
        5.2.2 当量直径法第34-35页
        5.2.3 分析与试验第35-36页
    5.3 苹果形状特征的提取第36-38页
        5.3.1 傅立叶描述子第36-37页
        5.3.2 圆形度提取方法研究第37-38页
        5.3.3 分析与试验第38页
    本章小结第38-39页
第六章 基于BP神经网络的苹果颜色分级方法研究第39-52页
    6.1 苹果颜色特征第39-43页
        6.1.1 主要颜色模型第39-41页
        6.1.2 苹果图像颜色模型的确定第41页
        6.1.3 苹果图像颜色特征第41-43页
    6.2 神经网络系统设计第43-51页
        6.2.1 人工神经元模型第43-44页
        6.2.2 BP 算法第44-46页
        6.2.3 用于苹果颜色分级的 BP 网络设计第46-47页
        6.2.4 网络训练与试验第47-51页
    本章小结第51-52页
第七章 结论及进一步研究建议第52-53页
    7.1 主要结论第52页
    7.2 进一步研究建议第52-53页
参考文献第53-56页
详细摘要第56-59页
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