花生米品质分选系统的关键技术研究

发布时间：2023-02-10 17:56

　　花生是我国重要的经济作物和油料作物,在农业和工业等领域内具有较高的应用价值及广阔的发展前景。外贸出口对花生米的大小、外形、霉变、破损等方面有着明确的规定,但色选机只能分拣霉变粒,难以满足市场需求。机器视觉技术正越来越多地应用于食品或农作物的品质识别,特别是近几年发展起来的机器视觉技术与机器学习算法相结合的研究与实现。利用机器视觉技术实现花生米品质的自动无损检测,对于提高我国花生的市场竞争力以及花生产业的健康可持续发展,具有重要的理论价值和实际意义。本文研究了花生米品质等级分选系统的关键技术,主要包括花生米各类特征提取方法的分析、研究和对比,以及分选算法的研究、设计与分析。主要研究内容和结论体现在以下几个方面:(1)研究花生米图像的预处理方法。通过试验选择3×3大小的中值滤波器进行滤波去噪;通过分析花生米图像前景背景三个通道的取值,使用RGB的线性组合对花生米图像进行分割,从而减少了光源亮度对分割效果的影响,同时避免大津法循环求取阈值的缺点,具有较高的运行效率。(2)研究花生米图像的纹理特征和颜色特征提取方法。截取纹理分析区域并通过高斯-马尔可夫随机场提取纹理特征;基于HSV颜色空间,分...

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景和研究意义
    1.2 花生米自动分选技术研究现状
    1.3 机器视觉技术研究现状
    1.4 本课题的技术路线及创新点
    1.5 论文章节安排
第二章 系统搭建及图像采集与预处理
    2.1 系统结构
    2.2 系统工作过程
    2.3 花生米品质等级
    2.4 图像采集
    2.5 图像预处理
        2.5.1 滤波去噪
        2.5.2 图像分割
    2.6 本章小结
第三章 花生米图像特征提取
    3.1 花生米纹理特征提取
        3.1.1 花生米纹理分析区域的截取及转换
        3.1.2 基于高斯-马尔科夫随机场模型的纹理特征提取
    3.2 花生米形状特征提取
        3.2.1 花生米破损面积比例特征提取
        3.2.2 直接最小二乘法拟合椭圆
        3.2.3 基于饱满度与对称性的轮廓特征提取
        3.2.4 轮廓特征提取方法的对比与相关分析
    3.3 花生米颜色特征提取
    3.4 本章小结
第四章 分选算法的设计
    4.1 分选算法的整体设计
    4.2 分类器A的设计与训练
    4.3 分类器B的设计与训练
    4.4 特征筛选及分类器C的设计与训练
    4.5 本章小结
第五章 性能测试及对比实验
    5.1 性能测试
    5.2 对比实验及相关分析
        5.2.1 对比实验的设计及实验结果
        5.2.2 准确性的对比与相关分析
        5.2.3 特征数量的对比与相关分析
        5.2.4 分选算法运算量的对比与分析
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 本文工作总结
    6.2 未来研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文评阅及答辩情况表



本文编号：3739639