基于计算机视觉和声学技术融合检测鸡蛋品质的研究

发布时间：2016-09-06 19:00

  本文关键词：基于计算机视觉和声学技术融合检测鸡蛋品质的研究，由笔耕文化传播整理发布。

《南京农业大学》 2007年

基于计算机视觉和声学技术融合检测鸡蛋品质的研究

潘磊庆  

【摘要】：鸡蛋具有很高的营养价值，深受消费者喜爱。蛋内外品质的好坏直接影响蛋的质量和安全。在销售流通及加工方面，如能做到按质论价，则既保护了消费者权益，又有利于生产经营者采取科学的管理，保证蛋的品质。将基于计算机技术的高新检测技术用于禽蛋品质的自动检测和分级，既可以解放劳动力，排除人的主观因素干扰，又能快速而准确地进行禽蛋品质的综合而全面地评价。因此，研究和完善高水平的禽蛋品质检测系统对于提高我国禽蛋在国际市场行业的竞争力有着现实意义。本文是国家自然科学基金项目“基于计算机视觉和动力学特性无损检测禽蛋品质研究”中的一部分，主要研究了利用计算机视觉和声学技术无损检测鸡蛋的裂纹(主要是微裂纹鸡蛋)、污斑和新鲜度的品质情况，提高检测精度。本文主要的研究内容和结果如下： 1．声学技术检测鸡蛋裂纹的研究 分析了外部条件(敲击位置、信号采集位置、敲击力、贮藏时间)和鸡蛋自身物理性质(蛋重、蛋壳厚度、蛋形指数、蛋壳强度、裂纹)对鸡蛋特征响应频率的影响，并建立了利用声学敲击检测鸡蛋裂纹的装置和方法。研究发现采集信号位置、贮藏时间、敲击力大小和蛋形指数对鸡蛋的特征频率影响很小，而敲击位置和裂纹对鸡蛋的特征频率影响很大；蛋壳厚度、蛋壳强度和蛋重对特征频率影响也较大，鸡蛋的特征频率随着蛋壳强度和壳厚的增加会变大，但随着蛋重的增加反而变小，而且蛋重与鸡蛋特征频率的相关系数达到0.699。同时发现，对鸡蛋特征频率的影响并不是单个因素，而是多个因素共同起作用。利用建立的声学检测装置，通过敲击赤道不同部位四次，分析四个特征响应频率的变异系数(CV)，可将CV作为分级依据，设定参数(CV)的阈值为1时，完好鸡蛋检测准确率达83％，壳裂鸡蛋的检测准确率为91％，整批鸡蛋的检测准确率达到87％。 2．基于计算机视觉和神经网络检测鸡蛋裂纹的研究 为了进一步提高鸡蛋裂纹检测的准确性和效率，建立了利用计算机视觉技术检测鸡蛋表面裂纹的装置，综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术，实现鸡蛋表面裂纹的无损检测和分级。首先，，通过计算机视觉系统获取鸡蛋表面的图像，对图像分析处理，提取了裂纹区域和噪声区域的5个几何特征参数。其次，将5个参数作为输入量，建立了基于MATLAB的结构为5-10-2的三层BP神经网络模型，对裂纹进行识别和鸡蛋的自动分级。试验结果表明模型对裂纹鸡蛋的识别准确率达到了92.9％，对整批鸡蛋的分级准确率达到了96.8％。 3．计算机视觉和声学技术融合检测鸡蛋裂纹的研究 利用计算机视觉系统获取鸡蛋表面图像，并进行分析处理，提取了5个特征参数(A、R、L、S、LS)，作为BP神经网络的输入量，创建了基于MATLAB的结构为5-10-2的3层BP神经网络模型识别鸡蛋表面的裂纹，发现利用计算机视觉和BP神经网络判别不同程度破损鸡蛋的准确率只有68％，对完好鸡蛋的判别准确率为98％。对结果分析发现，虽然构建的BP神经网络对图像处理后分割出的裂纹区域识别准确率很高，但计算机视觉方法对裂纹较小的鸡蛋，主要为微裂纹和不可见裂纹鸡蛋，图像处理难以分割出裂纹区域，该类鸡蛋判别准确率较低。 采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号，提取了特征频率F1、F2、F3、F4、偏斜度平均值CS和崤度平均值CE共6个特征参数，并作为神经网络的输入量，创建了基于MATLAB的结构为6-15-2的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹，对蛋壳受各种程度破坏后的鸡蛋判别准确率可达90％以上，对蛋壳完整的鸡蛋判别准确率超过95％，对一批鸡蛋总体的判断准确率可达94％。但也发现，当鸡蛋蛋壳受破坏比较严重，裂纹比较大时，敲击鸡蛋蛋壳的不同部位，采集的各次信号差异不大，利用声学技术结合BP神经网络的方法易产生误判。 采用融合技术，结合计算机视觉、声学技术和BP神经网络判断各种破损程度鸡蛋，能够发挥计算机视觉技术和声学检测技术的优点，对裂纹蛋检出可达到98％，能够充分的保证鸡蛋的质量和安全。 4．基于计算机视觉检测鸡蛋污斑的研究 传统人工检测鸡蛋表面污斑方法由于效率较低，且易造成视觉疲劳等缺点，已不能满足现代化工业生产需要。本文建立了利用计算机视觉检测鸡蛋表面污斑的装置，通过计算机视觉采集鸡蛋表面的图像，然后对图像进行处理分析，提取特征参数，建立污斑识别算法，检测鸡蛋表面的污斑。通过验证，该识别算法分级污斑鸡蛋和干净鸡蛋的准确率达到92.7％，受试鸡蛋总体分级准确率达到90％以上，实现了对鸡蛋表面污斑的无损检测。 5．基于计算机视觉和神经网络检测鸡蛋新鲜度的研究 建立了利用计算机视觉检测获取鸡蛋内容物透射图像信息的装置，通过图像处理，获取了蛋壳表面颜色信息和表示鸡蛋新鲜的参数哈夫单位值(HU)，得到了利用计算机视觉预测鸡蛋新鲜度的有关的H、I、S、a、b、a~*、b~*、a-a~*、b-b~*七个参数，然后通过分析哈夫单位HU与七个参数之间的相关性，并建立多元线性回归方程，确立了与鸡蛋新鲜度密切相关的三个参数H、I、b。 以三个参数H、I、b作为输入变量，创建了基于MATLAB的结构为3-15-4的3层BP神经网络模型对鸡蛋的新鲜度进行分级，模型具有较好的泛化功能和鲁棒性，对各个等级鸡蛋的新鲜度分级准确率达90％，对整体鸡蛋新鲜度分级的准确率在92％以上。 6．融合检测鸡蛋品质系统的软硬件组成 本章介绍了实现利用计算机视觉、声学技术和神经网络融合技术无损检测鸡蛋品质(污斑、裂纹、新鲜度)的硬件的组成，以及软件的界面及其内部的各个功能模块。

【关键词】：
【学位授予单位】：南京农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TS253
【目录】：

下载全文 更多同类文献

CAJ全文下载

(如何获取全文？ 欢迎：购买知网充值卡、在线充值、在线咨询)

CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 屠康,马龙,潘秀娟;敲击振动无损检测3种梨果实品质参数的研究[J];安徽农业大学学报;2005年01期

2 王树文;张长利;房俊龙;;应用计算机视觉对番茄损伤分类的研究[J];东北农业大学学报;2006年02期

3 林文浩;稻米品质综合评价的人工神经网络方法[J];福建农林大学学报(自然科学版);2002年02期

4 王巧华,文友先;基于BP神经网络的鸡蛋大小分级方法研究[J];湖北农业科学;2005年01期

5 王巧华,余佑生,宗望远,陈小伟,刘剑英,文友先;鸭蛋大小等级模型研究[J];华中农业大学学报;2001年06期

6 文友先,王巧华,宗望远,陈红,熊利荣,刘俭英,余佑生;鸭蛋破损检测的试验研究[J];华中农业大学学报;2002年03期

7 刘俭英,王巧华,熊利荣,陈红,余佑生,文友先;鸭蛋新鲜度模型的试验研究[J];华中农业大学学报;2002年06期

8 刘信芳,吴守一;鸡蛋力学特性实验分析[J];江苏工学院学报;1992年01期

9 陈全胜;赵杰文;张海东;方明;;利用计算机视觉识别茶叶的色泽类型[J];江苏大学学报(自然科学版);2005年06期

10 陈斌;鸡蛋品质光电检测的研究[J];江苏理工大学学报;1996年06期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 韩萍;仓储物害虫声音模式识别的研究[D];郑州大学;2001年

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘青峰;尹久仁;;神经网络智能诊断技术在混凝土结构中的理论实现与展望[J];四川建筑科学研究;2007年01期

2 刘治群;杨万挺;朱强;;几种图像增强算法的研究比较[J];合肥师范学院学报;2010年06期

3 张大明;樊晓香;刘华勇;李璐;;信息与计算科学专业“数字图像处理”课程教学探索与实践[J];合肥师范学院学报;2012年03期

4 马秋菊;张书琦;;远程重要生产场所智能安全防范系统的设计[J];安防科技;2007年06期

5 汤自安;刘晓波;汪虽富;吕乃杰;;基于音视频矩阵的生产调度会议系统应用[J];安防科技;2009年04期

6 张建功;刘宝权;刘佳伟;;液压AGC电液伺服系统单神经元自适应控制与仿真研究[J];鞍钢技术;2006年03期

7 周筱连;;基于内容的图像检索[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2008年06期

8 胡继胜;;基于小波变换的图像处理[J];安徽职业技术学院学报;2006年01期

9 周鸣争,汪军;基于直方图变换的弹痕图像增强技术及实现[J];安徽机电学院学报;2002年04期

10 周鸣争,汪军;基于模糊遗传算法的内窥镜图像的恢复[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年04期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 谭守标;霍剑青;郝建;王晓蒲;赵永飞;谢行恕;;高分辨率软X射线显微成像下细胞的自动提取?[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年

2 张友华;叶勇;;苹果形色特征的自动提取[A];现代农业理论与实践——安徽现代农业博士科技论坛论文集[C];2007年

3 杨洁;王朝辉;;遥感监测中变化信息提取的方法探讨[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年

4 王亚慧;程培新;赵亚丹;张桐;;针对时滞系统的RBF神经网络滑模控制策略[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

5 李俊峰;戴文战;潘海鹏;高金凤;;基于灰色系统理论的图像去噪算法研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

6 马良玉;盖银平;史振兴;;600MW超临界锅炉过热汽温反馈补偿神经网络逆控制[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年

7 薛旭瑞;曾向阳;王海涛;;不同激励条件下的舱内声场分布规律研究[A];2011'中国西部声学学术交流会论文集[C];2011年

8 李奔;吉海彦;;基于图像颜色特征的玉米种子神经网络分类研究[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年

9 赵建;;自适应平台直方图红外增强在DSP上的实现[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年

10 周灿林;李剑峰;徐建强;李方义;高成勇;司书春;王红星;;铝盖质量光学在线检测研究[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 成广雷;国内外种子科学与产业发展比较研究[D];山东农业大学;2009年

2 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年

3 王咏胜;复数轮廓波变换的构造、扩展及其图像处理应用[D];哈尔滨工程大学;2009年

4 付红丽;白令海冰间湖变化规律及相应的海洋过程研究[D];中国海洋大学;2010年

5 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年

6 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年

7 邵宗凯;无刷双馈电机建模及智能控制策略研究[D];华中科技大学;2010年

8 潘放;通航桥梁船撞风险分析与规避措施研究与应用[D];华南理工大学;2010年

9 李鹤喜;基于视觉反馈的焊接机器人自主示教关键技术研究[D];华南理工大学;2010年

10 朱小林;胶粘物盘式热分散机理与能耗建模研究[D];华南理工大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 周艳华;可溶性鸡蛋壳膜蛋白与多肽的制备及其抗氧化活性的研究[D];华中农业大学;2010年

2 王婵;中草药植物提取液对鸡蛋涂膜保鲜效果的应用研究[D];华中农业大学;2010年

3 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年

4 刘辉;基于电子鼻的鱼粉新鲜度快速检测方法研究[D];华中农业大学;2010年

5 贺静;基于DSP的鸡蛋蛋壳破损实时检测系统的研究[D];华中农业大学;2010年

6 沈昊;基于DSP图像处理的鸡蛋新鲜度实时无损检测研究[D];华中农业大学;2010年

7 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年

8 陈国强;准双曲面齿轮接触图像齿形轮廓和接触斑点的二维重构[D];河南理工大学;2010年

9 李锦;基于声波的运动车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年

10 赵永刚;图像检索中形状描述和匹配算法研究[D];南昌航空大学;2010年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陆建良,梁月荣,龚淑英,顾志蕾,张凌云,徐月荣;茶汤色差与茶叶感官品质相关性研究[J];茶叶科学;2002年01期

2 王文杰,罗守进,黄建琴,张立平,吴新荣,王宏树;电脑测定茶叶色泽的方法研究[J];茶叶科学;2005年01期

3 边银菊,邹立晔;学习向量量化(LVQ)在地震和爆破识别中的应用[J];地震地磁观测与研究;2002年01期

4 杨源杰,黄道;人工神经网络算法研究及应用[J];华东理工大学学报;2002年05期

5 尉宇,孙德宝;自适应最优保存的模拟退火遗传算法及应用[J];华中科技大学学报;2001年09期

6 文友先,王巧华,陈小伟,刘俭英,余佑生;鸭蛋大小及蛋心颜色自动分级系统软件研制[J];华中农业大学学报;2001年04期

7 王巧华,余佑生,宗望远,陈小伟,刘剑英,文友先;鸭蛋大小等级模型研究[J];华中农业大学学报;2001年06期

8 文友先,王巧华,宗望远,陈红,熊利荣,刘俭英,余佑生;鸭蛋破损检测的试验研究[J];华中农业大学学报;2002年03期

9 刘俭英,王巧华,熊利荣,陈红,余佑生,文友先;鸭蛋新鲜度模型的试验研究[J];华中农业大学学报;2002年06期

10 金忠,胡钟山,杨静宇;基于BP神经网络的人脸识别方法[J];计算机研究与发展;1999年03期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 方平平;优质杂交籼稻品质遗传及辐射诱变效应研究[D];福建农林大学;2001年

2 凌云;基于机器视觉的谷物外观品质检测技术研究[D];中国农业大学;2004年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 陈小伟;机器视觉鸭蛋大小及蛋芯颜色检测分级研究[D];华中农业大学;2001年

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李强;杨晓京;魏岚;汤江龙;;基于计算机视觉的烟叶分离系统[J];现代制造工程;2006年05期

2 葛玉峰,周宏平,郑加强;计算机视觉技术在林业生产中的应用分析[J];林业机械与木工设备;2003年01期

3 黄文清,汪亚明,周志宇;计算机视觉技术在工业领域中的应用[J];浙江工程学院学报;2002年02期

4 赵学增;木质材料表面粗糙度计算机视觉检测技术的研究[J];东北林业大学学报;1992年05期

5 卫飞飞,王剑,赖荣杰;基于计算机视觉的铁路罐车容积检定[J];铁道技术监督;2005年07期

6 孙朝明;汤光平;王增勇;;混合气体保护焊的视觉监测分析[J];热加工工艺;2010年15期

7 李永祺;光电技术与机器视觉在钢铁工业中的新应用[J];钢铁钒钛;1994年01期

8 张建平;计算机视觉在烟草行业中的研究及应用展望[J];烟草科技;1998年02期

9 吴晓东,马书荣,吴跃成;裂叶沙参气孔特征计算机视觉识别系统的研究[J];齐齐哈尔大学学报;1999年04期

10 王瑾,胡开堂;计算机视觉检测系统在絮凝处理中的应用[J];工业水处理;2004年07期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 田涌涛;洪锡军;王有庆;李从心;;计算机视觉在先进制造技术中的应用[A];面向制造业的自动化与信息化技术创新设计的基础技术——2001年中国机械工程学会年会暨第九届全国特种加工学术年会论文集[C];2001年

2 周红;刘光蓉;;计算机视觉及其在谷物籽粒检测分级中的应用[A];中国粮油学会第三届学术年会论文选集（下册）[C];2004年

3 柯杏;何晓兰;姜国权;杜尚丰;;摄像机标定及基于平行直线特征的算法研究[A];2007年中国农业工程学会学术年会论文摘要集[C];2007年

4 许建明;孔德润;孙斌;张磊;胡乃中;付忠谦;何兵兵;谢岳;;基于计算机视觉的无创性食管曲张静脉测压仪及其检测方法[A];中华医学会第七次全国消化病学术会议论文汇编（下册）[C];2007年

5 王划一;王效良;;计算机视觉在绗缝机自动编程及控制中的应用[A];第二十届中国控制会议论文集（下）[C];2001年

6 刘纪红;许强;赵丽红;徐心和;吴宏亮;;一种基于计算机视觉技术的车流量检测方案及其实现[A];2003中国控制与决策学术年会论文集[C];2003年

7 曹殿才;;数字摄影测量与数字地球[A];2001年东北三省测绘学术与信息交流会论文集[C];2001年

8 王以忠;王玉峰;李达;黄华芳;张锐;;用于二维对称复杂形状工件视觉识别的分组编码法[A];2010中国仪器仪表学术、产业大会（论文集1）[C];2010年

9 刘兵;司秉玉;;基于图像区域搜索法的彩色球目标识别与跟踪[A];中国仪器仪表学会第五届青年学术会议论文集[C];2003年

10 曹金伟;黄道平;;计算机视觉新技术在羽毛弯拱度测量系统中的应用研究[A];中国自动化学会全国第九届自动化新技术学术交流会论文集[C];2004年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 记者 刘垠;[N];大众科技报;2009年

2 本报记者 姜晨怡;[N];科技日报;2007年

3 王悦承;[N];中国计算机报;2005年

4 本报记者 薛娟;[N];中国经济时报;2010年

5 ;[N];中国计算机报;2006年

6 ;[N];中国计算机报;2006年

7 记者　胡祥修;[N];湖北日报;2006年

8 记者 李大庆;[N];科技日报;2011年

9 本报记者　房琳琳;[N];科技日报;2007年

10 记者李大庆;[N];科技日报;2002年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 李庆中;苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究[D];中国农业大学;2000年

2 冯斌;计算机视觉信息处理方法与水果分级检测技术研究[D];中国农业大学;2002年

3 赵书涛;基于计算机视觉的直读仪表校验方法研究[D];华北电力大学（河北）;2006年

4 孟祥艳;牛肉物理特性与品质的检测方法研究[D];吉林大学;2010年

5 刘钊;基于计算智能的计算机视觉及其应用研究[D];武汉科技大学;2011年

6 柴阿丽;基于计算机视觉和光谱分析技术的蔬菜叶部病害诊断研究[D];中国农业科学院;2011年

7 谢存;计算机视觉中若干问题实现技术和算法的研究[D];大连理工大学;2002年

8 张彦娥;基于计算机视觉技术温室作物长势诊断机理与方法研究[D];中国农业大学;2005年

9 王彪;计算机视觉技术在低空突防与精确打击中的应用研究[D];南京航空航天大学;2005年

10 杨述平;基于计算机视觉的三维测试技术研究[D];中北大学;2005年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 任永政;基于计算机视觉的板材成形件三维测量[D];吉林大学;2004年

2 丁劲生;计算机视觉中的字符识别及软件开发[D];西北工业大学;2005年

3 武聪玲;基于计算机视觉的温室黄瓜幼苗营养无损监测研究[D];中国农业大学;2005年

4 袁金丽;计算机视觉在苹果外部品质检测与分级方面的应用研究[D];中国农业大学;2005年

5 武琳璞;基于计算机视觉的凸轮磨削自动定位与在线检测技术研究[D];燕山大学;2005年

6 邹华;计算机视觉中的摄像机自标定[D];西安建筑科技大学;2005年

7 霍丙全;基于计算机视觉技术的人参等级评定的研究[D];吉林大学;2005年

8 邹凤娇;摄像机标定及相关技术研究[D];四川大学;2005年

9 杨蜀秦;大米外观品质计算机视觉检测的研究[D];西北农林科技大学;2005年

10 袁道军;利用计算机视觉技术获取油菜苗期生长信息方法的研究[D];华中农业大学;2005年

  本文关键词：基于计算机视觉和声学技术融合检测鸡蛋品质的研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：110838