基于ANN和单摄像头三像同步获取技术的苹果自动分级系统研究

发布时间：2021-10-25 20:57

　　鉴于目前我国苹果存在品质差、价格低、附加值低、进出口贸易逆差大等问题，并且针对苹果果梗、萼区的处理是分级难点的现实，本文采用集机器视觉、神经网络、自动旋转定向输送等技术为一体的苹果品质实时检测方法，研究尝试基于HALCON和VC++平台的神经网络综合分级技术以及探索使用单摄像头双平面镜同时拍摄物体3幅不同侧面图像方法，开发并研制了一套苹果分级机械装置及基于神经网络的自动分级软件系统。研究成果对促进苹果果业健康发展，具有非常现实的社会和经济意义，同时可对基于神经网络的苹果分级生产线的研制奠定理论基础，为我国苹果参与国际市场竞争提供技术保障。主要创新性成果有：（1）研究并设计了基于自动旋转定向的苹果分级机械装置，使苹果能自动进出料、自动转正。苹果自动转正后，其果梗和花萼轴线位于竖直位置，为后续图像处理提高实时性奠定基础。（2）在苹果分级机械装置的基础上，创新提出了集成设计苹果保鲜剂自动喷涂装置的思路。苹果在进行分级的同时，完成保鲜剂喷涂，将可极大提高生产率，降低生产成本，全面提高苹果品质。（3）首次研究并设计了单摄像头拍摄同时获取苹果3幅图像的系统，并用补偿镜补光照明方法获取优质图像。利用... 

【文章来源】：南京林业大学江苏省

【文章页数】：102 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 我国水果生产发展现状
        1.1.2 我国水果自动分级的意义
    1.2 国内外研究动态
        1.2.1 国外水果分级支撑技术研究现状
        1.2.2 国内水果分级支撑技术的研究现状
    1.3 水果分级标准
        1.3.1 水果分级标准制订的意义
        1.3.2 我国水果分级标准
    1.4 水果分级方法
    1.5 本文主要研究内容
第二章 基于自动定向的苹果分级机械装置设计
    2.1 苹果分级装置系统组成
        2.1.1 一般机器视觉分级系统组成分析
        2.1.2 苹果分级装置系统分析
        2.1.3 苹果分级装置系统组成
    2.2 苹果品质智能分级生产线设计
    2.3 基于自动定向的苹果输送装置设计
        2.3.1 苹果自动定向方案的选择确定
        2.3.2 苹果自动定向小车的设计
        2.3.3 基于自动定向的苹果输送装置设计
    2.4 苹果自动进料及分级执行装置设计
        2.4.1 自动进料装置设计
        2.4.2 分级执行装置设计
    2.5 本章小结
第三章 单摄像头三像同步获取苹果自动分级系统图像采集
    3.1 照明方案及背景的选择
        3.1.1 光源照明概述
        3.1.2 光源选择与补偿镜补光照明设计
        3.1.3 背景选择
    3.2 相机及附件的选择
        3.2.1 相机的选择
        3.2.2 镜头的选择
        3.2.3 触发器的选择
    3.3 灯箱设计
    3.4 图像拍摄误差及景深分析与计算
        3.4.1 图像拍摄误差分析与计算
        3.4.2 图像拍摄景深分析与计算
    3.5 本章小结
第四章 苹果分级创新方法研究
    4.1 苹果大小和形状分级方法研究
        4.1.1 苹果图像分割技术
        4.1.2 基于苹果分级的图像标定方法
        4.1.3 苹果大小分级方法研究
        4.1.4 苹果形状分级方法研究
    4.2 苹果颜色分级方法研究
    4.3 苹果果面缺陷分级方法研究
    4.4 本章小结
第五章 基于 HALCON 和 VC++平台的苹果综合分级方法研究
    5.1 HALCON 和 VC++平台概述
        5.1.1 HALCON 平台概述
        5.1.2 VC++概述
        5.1.3 相机 SDK 开发包概述
    5.2 基于 L-M 算法的多层前向神经网络设计
        5.2.1 人工神经网络简介
        5.2.2 L-M 神经网络学习算法
        5.2.3 苹果分级系统神经网络设计
        5.2.4 数据归一化
        5.2.5 网络训练与测试
    5.3 苹果综合分级系统软件设计
        5.3.1 软件设计的基本思想
        5.3.2 软件的模块化设计
        5.3.3 软件的多线程编程
    5.4 苹果综合分级控制系统的通信
        5.4.1 相机的触发通信
        5.4.2 图像的采集通信
        5.4.3 用户界面的信息通信
        5.4.4 分级执行机构的信息通信
    5.5 苹果综合分级系统类的组成
    5.6 本章小结
第六章 基于神经网络的苹果综合分级系统
    6.1 基于神经网络的苹果综合分级系统简介
    6.2 苹果综合分级台架试验系统及结果分析
    6.3 苹果智能分级生产线设计建议
    6.4 本章小结
第七章 主要研究结论及进一步研究建议
    7.1 主要研究工作和结论
        7.1.1 主要研究工作
        7.1.2 创新性结论
    7.2 进一步研究建议
参考文献
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]世界苹果种植概况与我国苹果生产前景展望[J]. 崔家升,李晓萍.  北方果树. 2012(04)
[2]一种水果保鲜乳化蜡的研制[J]. 吴国江,陈艳华,王丽君.  当代化工. 2012(05)
[3]相机几何标定方法综述[J]. 郑逢杰,余涛,袁国体,兰进京.  太原科技. 2010(02)
[4]水果按表面颜色分级的方法[J]. 饶秀勤,应义斌.  浙江大学学报(工学版). 2009(05)
[5]基于神经网络的苹果自动分级方法[J]. 赵茂程,侯文军.  南京林业大学学报(自然科学版). 2009(01)
[6]水果机器视觉质量综合分选机的设计[J]. 李光梅,魏新华,李法德,宋占华.  农机化研究. 2008(11)
[7]基于机器视觉的果料异物自动检测系统光源设计[J]. 全思博,林子其.  粮油加工. 2008(08)
[8]径向基神经网络在水果颜色分级机中的应用[J]. 游家训,陈超,郭创新.  轻工机械. 2008(03)
[9]近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究[J]. 刘燕德,孙旭东,陈兴苗.  光谱学与光谱分析. 2008(04)
[10]基于自动定向的苹果品质智能分级生产线设计[J]. 黄秀玲,郑加强,赵茂程.  安徽农业科学. 2008(07)

博士论文
[1]基于机器视觉的水果品质实时检测与分级生产线的关键技术研究[D]. 饶秀勤.浙江大学 2007

硕士论文
[1]基于多信息融合的苹果智能分级技术研究[D]. 王克俊.兰州交通大学 2009
[2]基于机器视觉的苹果自动分级方法研究[D]. 侯文军.南京林业大学 2006
[3]基于计算机视觉的脐橙表面常见缺陷种类识别的研究[D]. 庞江伟.浙江大学 2006
[4]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]. 袁金丽.中国农业大学 2005
[5]基于多光谱图像的水果外观品质检测方法研究[D]. 叶昱程.浙江大学 2005
[6]基于机器视觉的苹果形状分级系统研究[D]. 李秀智.南京农业大学 2003
[7]基于计算机视觉的苹果颜色分级系统的研究[D]. 闫之烨.南京农业大学 2003
[8]基于图像识别的苹果分级研究[D]. 向光蓉.大连海事大学 2003



本文编号：3458150