一种基于线激光的水果外形检测方法

发布时间：2021-02-24 08:28

　　为更加精确的对水果进行分级,提升水果产品价值,本文以芒果为研究对象,采用一种基于线激光加工业面阵相机的激光三角法,同时利用计算机图像处理来实现对水果外形三维几何尺寸的精确测量。采用该方法进行体积测量误差不超过1.0%,缺陷面积测量误差不超过3.0%。试验数据表明,基于线激光的水果外形检测方法不仅提高了水果产品的分级质量,而且大幅度增加了生产效率。 

【文章来源】：中国农机化学报. 2020,41(01)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于线激光的外形检测算法
    1.1 线激光扫描原理
    1.2 基于线激光的外形检测算法流程
    1.3 样本准备和数据采集
    1.4 图像预处理
    1.5 三维点云获取
        1.5.1 获取深度图像
        1.5.2 基于深度图的三维点云数据
2 外形及缺陷检测算法
    2.1 基于像素深度的体积测量方法
    2.2 缺陷检测
    2.3 综合分级
3 试验分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于近红外、机器视觉及信息融合的水果综合品质检测[J]. 张玉华,孟一,张明岗,姜沛宏,陈东杰,郭风军.  食品工业. 2018(11)
[2]基于Kinect 2.0深度图像的快速体积测量[J]. 李玲玲,王正勇,卿粼波,何海波.  微型机与应用. 2017(07)
[3]红外成像技术在农产品加工自动化中的应用[J]. 周建民,周其显,刘燕德,徐冬冬,冯召勇.  中国农机化. 2010(06)
[4]基于激光三角法的小物体尺寸测量及三维重构系统[J]. 李晓天,张铁强,张胜勇,南宝江,郭晓东.  光学仪器. 2008(06)
[5]直接从双峰直方图确定二值化阈值[J]. 梁华为.  模式识别与人工智能. 2002(02)
[6]机器视觉技术在农产品收获和加工自动化中的应用[J]. 应义斌,章文英,蒋亦元,赵匀.  农业机械学报. 2000(03)
[7]计算机视觉技术在芒果重量及果面坏损检测中的应用[J]. 王江枫,罗锡文,洪添胜,戈振扬.  农业工程学报. 1998(04)

博士论文
[1]运动水果的形状描述方法与在线检测技术[D]. 王福杰.浙江大学 2013
[2]脐橙表面缺陷的快速检测方法研究[D]. 李江波.浙江大学 2012

硕士论文
[1]三维激光点云数据的处理及应用研究[D]. 孙钰科.上海师范大学 2018
[2]基于激光扫描的物料堆三维测量系统研究[D]. 雷文.湖南大学 2014
[3]基于Kinect深度图像的三维重建研究[D]. 韦羽棉.重庆大学 2014
[4]基于数字图像处理的水果表面品质检测方法研究[D]. 马秀丽.东北大学 2011



本文编号：3049098