基于机器视觉的哈密瓜分级系统构建与初步试验研究

发布时间：2020-12-19 18:39

　　哈密瓜作为新疆主要水果之一，其产后处理水平低下，通常采用人工方式完成产后分级，该方式不仅浪费人力而且分级效率低，效果差，因而不能更好的实现优质优价。机器视觉技术能有效的保证检测的客观性，并提高分级效率与准确性。本文将机器视觉技术应用于哈密瓜品质检测中，开发了一套基于机器视觉的哈密瓜分级系统，并进行哈密瓜分级机构的样机研制。主要研究内容与结论如下：（1）哈密瓜图像实时采集与分级自动控制系统搭建。根据哈密瓜特征，选择合适的相机、镜头、光源、图像采集卡等机器视觉关键部件，通过实验确定各部件的安装位置，使采集的哈密瓜图像效果最佳。（2）哈密瓜图像采集与处理软件和计算机与下位机通讯软件的开发。利用VisualC++6.0开发工具对图像采集卡做二次开发，实现计算机与相机之间的数据传输，由OpenCV完成图像处理，最后控制打印口针脚的高低电位以实现与下位机的通讯。（3）哈密瓜检测与分级机构的研制。采用双链条传动，PLC移位寄存指令跟踪哈密瓜位置，电磁铁启闭实现哈密瓜托盘翻转卸料。将机械装置、电路控制模块与计算机视觉系统集成于一体。（4）哈密瓜分级初步试验分析。哈密瓜图像预处理与特征提取。对比不同颜色... 

【文章来源】：新疆农业大学新疆维吾尔自治区

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

新疆哈密瓜种植面积与产量趋势图

ArandaLopez电子水果分级机每个水果会被收集三个不同的波长频带的反射率数据，并将该数据处理，以消除从水果

7图1-4 Conway机器视觉水果分级机等人（1987）[27]发明了一种柑橘类水果的机器视觉的分级装置，如机采集水果的视频信号，通过一个A/ D转换器数字化。数字化的行处理，并生成响应信号，该信号送入输出继电器，用于控制的（2008）[28]发明一种机器视觉水果分级设备，如图1-6所示，其中

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于高光谱图像技术的新疆红富士苹果重量预测[J]. 程国首,郭俊先,石砦,肉孜·阿木提,亢银霞.  新疆农业大学学报. 2011(03)
[3]基于纹理和颜色特征的甜瓜缺陷识别[J]. 王书志,张建华,冯全.  农业机械学报. 2011(03)
[4]基于OpenCV哈密瓜纹理特征的提取[J]. 肖文东,马本学.  石河子大学学报(自然科学版). 2011(01)
[5]甜瓜含糖量无损测定研究[J]. 黄晓辉,贾振红.  新疆大学学报(自然科学版). 2010(04)
[6]机器视觉系统的设计[J]. 穆向阳,张太镒.  西安石油大学学报(自然科学版). 2007(06)
[7]用VC++实现图像采集卡的二次开发[J]. 马强,林克正,熊常芳.  电脑学习. 2005(02)
[8]用SPME方法分析不同成熟度哈密瓜香气的研究[J]. 马永昆,周珊,陈计峦,胡小松.  食品科学. 2004(07)
[9]网纹甜瓜熟度的非破坏性测定技术[J]. 孙晓法,傅巧娟.  中国西瓜甜瓜. 2001(03)
[10]PC机并行口的巧用[J]. 陈汝全,杨辉.  实用电子文摘. 1996(10)

硕士论文
[1]基于介电特性的甜瓜糖度无损检测[D]. 姚永波.新疆大学 2012
[2]基于计算机视觉的甜瓜外观品质检测研究[D]. 徐莹莹.甘肃农业大学 2011
[3]基于FPGA技术对甜瓜图像处理的硬件设计[D]. 王国栋.甘肃农业大学 2011
[4]基于计算机视觉的硬皮甜瓜外部品质自动化分级研究[D]. 张建华.甘肃农业大学 2009



本文编号：2926387