基于计算机视觉的蔬菜识别模块的设计及实现

发布时间：2017-04-14 09:16

  本文关键词：基于计算机视觉的蔬菜识别模块的设计及实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,我国不断推进农产品商品化进程,由于我国蔬菜产量巨大,这对农产品市场管理和农产品的供应链管理提出了挑战。目前,大部分农产品分拣管理仍依靠人工完成,不仅耗费了大量的劳动力,而且工作效率低下,严重影响了果蔬商品化的发展速度。本文提出利用计算机视觉技术,设计蔬菜识别模块,将劳动人员从繁琐的农产品管理工作中解放出来,提高劳动效率。计算机视觉技术是利用图像捕获单元和计算处理单元,替代人类视觉,对图像开展分割、分类、追踪等操作,分析统计图像的规律特性的综合性技术。本文针对溯源秤PLU码无法正确录入,导致无法发挥溯源功能这一问题,提出基于计算机视觉的技术进行蔬菜自动识别模块的设计及实现,为溯源秤系统的实际应用提供了自动化的解决方案。本文的主要思想是设计一个蔬菜识别模块,包括硬件环境搭建以及配套软件流程,完成蔬菜图像的获取、分割处理、特征提取以及分类识别功能,以替代溯源秤PLU手动输入的过程。本文的主要工作如下：(1)调研国内外学者在农产品识别领域的研究,分析讨论该方案的可行性。(2)根据溯源秤的具体功能需求,完成识别模块的硬件设计及搭建,软件流程设计等内容。(3)开发相应的软件功能,包括图像捕获、串口通信、图像预处理及分割、图像特征提取及识别功能,完整实现蔬菜的识别过程。(4)对24种时令蔬菜进行测试统计,验证模块的各项指标,分析其可行性与准确性。本文介绍了“蔬菜识别模块的设计及实现”项目,以实际应用为背景,对蔬菜图像特征+KNN分类器这一经典算法为出发点,设计实现了这套基于计算机视觉的蔬菜识别模块。该模块运行在CortexA9架构的i.MX6Q开发板上,强大的硬件性能保证了对图像计算处理的速度,整个系统运行时间约为2s,符合应用场景的需求。最终,本模块实现了高效、快速的蔬菜自动识别功能,各部分工作稳定,可实现图像采集、处理、识别、结果传输显示等一体化操作,为以后的蔬菜识别提供了一个有效可行的平台。
【关键词】：计算机视觉 蔬菜识别 分割 特征提取 分类器
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.3 本课题主要研究内容14
• 1.4 论文的组织结构14-15
• 第二章 系统设计15-31
• 2.1 需求分析15-17
• 2.1.1 背景概要15
• 2.1.2 问题提出15-16
• 2.1.3 方案提出16-17
• 2.1.4 系统需求17
• 2.2 硬件设计17-24
• 2.2.1 硬件选型17-19
• 2.2.2 串口通信协议19-22
• 2.2.3 系统结构22-23
• 2.2.4 原理样机23-24
• 2.3 软件设计24-28
• 2.3.1 开发环境及相关工具介绍24-25
• 2.3.2 软件流程25-28
• 2.4 蔬菜建库28-29
• 2.5 本章小结29-31
• 第三章 图像预处理及分割31-45
• 3.1 图像预处理31-35
• 3.1.1 颜色空间转换31-33
• 3.1.2 图像滤波去噪33-35
• 3.2 光照校正35-40
• 3.2.1 光照校正算法35-37
• 3.2.2 增强图像质量评价37-40
• 3.3 蔬菜图像分割40-43
• 3.3.1 K-Means聚类分割40-42
• 3.3.2 孔洞填充42
• 3.3.3 图像结果42-43
• 3.4 本章小结43-45
• 第四章 特征提取及蔬菜识别45-65
• 4.1 蔬菜图像特征45-55
• 4.1.1 图像颜色特征45-49
• 4.1.2 图像纹理特征49-55
• 4.2 分类器介绍55-56
• 4.3 距离度量表示及特征归一化56-58
• 4.3.1 距离度量表示56-57
• 4.3.2 特征归一化57-58
• 4.4 图像特征融合58-60
• 4.5 实验结果与分析60-63
• 4.6 本章小结63-65
• 第五章 总结与展望65-67
• 5.1 总结65
• 5.2 展望65-67
• 参考文献67-71
• 致谢71-73
• 作者简介73

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