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计算机视觉在苹果外部品质检测与分级方面的应用研究

发布时间:2016-11-23 14:53

  本文关键词:计算机视觉技术及其在工业中应用的研究,由笔耕文化传播整理发布。


《中国农业大学》 2005年

计算机视觉在苹果外部品质检测与分级方面的应用研究

袁金丽  

【摘要】:研究水果品质快速无损检测技术,对于提高果品质量和生产效率、降低劳动强度有着重要价值。本文以苹果为研究对象,研究了计算机视觉技术应用于水果分级中的基本理论和方法。 1.研究了超快速中值滤波算法用于图像底层处理,并运用极坐标搜索的方法检测苹果边缘,提高了图像预处理速度。 2.研究了苹果大小的检测,并实现了大小分级。 3.利用半径序列的傅立叶描述子来描述苹果形状,将傅立叶描述子的1~13次谐波作为信息特征,输入神经网络,提出利用L-M算法训练网络,正确识别率为90%。 4.在颜色分级中,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征,然后采用改进的粒子群进化算法训练网络,对苹果进行颜色分级。结果表明该方法切实可行,不仅分级速度快,而且分级正确率高到95%。 5.分别利用参考图像法和标准球体灰度模型法初步实现了果面缺陷的检测。 6.设计了苹果外部品质检测与分级系统的应用软件。 本研究具有一定的实用价值。

【关键词】:
【学位授予单位】:中国农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:S661.1
【目录】:

  • 第一章 绪论7-12
  • 1.1 研究的意义7
  • 1.2 国内外研究现状分析7-10
  • 1.3 研究内容10
  • 1.4 技术路线10-12
  • 第二章 图像底层处理算法研究12-19
  • 2.1 引言12
  • 2.2 图像的采集12
  • 2.3 图像超快速中值滤波12-14
  • 2.4 边缘提取算法研究14-18
  • 2.5 本章小结18-19
  • 第三章 苹果形状和大小快速检测与分级算法研究19-26
  • 3.1 引言19
  • 3.2 苹果空间位置的确定19-20
  • 3.3 形状模型的建立20-23
  • 3.4 大小检测算法研究23-25
  • 3.5 按果径大小分级25
  • 3.6 本章小结25-26
  • 第四章 苹果颜色快速检测与分级算法研究26-33
  • 4.1 引言26
  • 4.2 颜色特征提取26-28
  • 4.3 粒子群优化神经网络实现苹果颜色分级28-32
  • 4.4 本章小结32-33
  • 第五章 苹果表面缺陷检测33-39
  • 5.1 引言33
  • 5.2 早期缺陷检测算法及其局限性33-35
  • 5.3 本研究所采用的缺陷检测算法及试验结果分析35-38
  • 5.4 缺陷检测算法研究中尚待解决的问题38-39
  • 第六章 苹果品质检测与分级系统软件设计39-42
  • 第七章 结论与建议42-43
  • 7.1 结论42
  • 7.2 建议42-43
  • 参考文献43-46
  • 致谢46-47
  • 附录47-50
  • 作者简历50
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    本文编号:188476

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