基于机器视觉温室番茄成熟度检测研究
发布时间：2021-01-25 11:34
自十六世纪起,番茄作为一种必不可少的食材出现在人们的视野里。不仅因为它含有充足的养分,而且具有多种药用价值,譬喻,生津止渴,清热消暑,降压,降低胆固醇等等。近年来,随着人们对番茄需求量的日益增加,当今消费者对新鲜果蔬质量安全要求普遍提高,提高安全品质已成为优质生产的重要内容。因此研究一种更有有效、更具有实际意义的关于番茄成熟度检测的算法迫在眉睫。成熟度检测是农产品加工的重要环节之一。迄今为止,温室作物的成熟度检测主要是通过人工进行,此种方法不仅工作效率较低,更重要的是人的主观因素会对结果造成巨大的影响。利用机器视觉技术对成熟度检测进行优化,不仅可以减少果蔬的损坏而且能够提高效率。鉴于人工成熟度检测所存在的问题,本文以优化番茄成熟度检测方法为目标,进行了基于机器视觉的温室番茄成熟度检测的研究。本论文采用Grab Cut、支持向量机等算法,根据番茄外部的形状特征和颜色特征对番茄成熟度进行分类,选取更有区分度的算法,使得温室番茄成熟度检测效果更佳本研究主要完成了以下工作。首先介绍了进行图像获取的软件部分与硬件部分,然后分别讨论了番茄不同成熟期对温室番茄图像的影响。最然后分别介绍了图像分割的各...
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
世界番茄进出口产量及产值
图 1-3 中国番茄种植面Fig.1-3 Chinese Tomato Planting Surface2果蔬成熟度检测水平我国是果蔬生产大国，尤其从 90 年代起发展颇为迅速。虽然我国果蔬产量巨大前列，但是国内果蔬价格却并不理想，严重制约了果蔬产量大踏步式发展。我消费主要以内销为主，参与世界范围内的国际贸易的比例相对较低，出口量不果蔬贸易的 10%。导致这种情况出现并非是由于我国果蔬质量差，其中一个十
图 1-4 人工成熟度检测与机械化成熟度检测Fig.1-4 Artificial grading and mechanized grading1.2机器视觉研究的国内外研究现状机器视觉是随着计算机地不断发展而快速发展起来的，机器视觉是人工智快速发展的一个分支。简单来讲，机器视觉即是用机器换作人的眼睛来作出测断。计算机视觉、机器视觉二者相辅相成，二者在技术和领域上有相当大的重础理论相同之处很多，机器视觉技术是一门关系到人工智能、数字图像处理、制原理、信号处理、机械工程技术、计算机成像技术等许许多多其他的科学。入研究后又会发现它们的不同之处，计算机视觉的研究背景主要是三维场景，理对象内容的研究。而机器视觉域利用软硬件，控制理论与图像处理紧密结合现。对于一个包含多张番茄图像的数据库来说，计算机视觉是研究哪张图像的番茄，而机器视觉研究的是选择数据库中不同成熟度中的成熟番茄图像。简单
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进Grabcut算法的彩色图像分割方法[J]. 王告,俞申亮,巨志勇,马素萍. 软件导刊. 2019(06)
[2]番茄采摘机器人目标检测与抓取的关键技术研究[J]. 李昱华. 中国新技术新产品. 2018(23)
[3]融合深度信息的Grabcut自动图像分割[J]. 刘辉,石小龙,漆坤元,左星. 小型微型计算机系统. 2018(10)
[4]基于机器视觉的温室番茄裂果检测[J]. 刘鸿飞,黄敏敏,赵旭东,陆文婷. 农业工程学报. 2018(16)
[5]波长比和近红外光谱的番茄品质检测方法[J]. 黄玉萍,Renfu Lu,戚超,陈坤杰. 光谱学与光谱分析. 2018(08)
[6]基于OpenCV的C/C++和Matlab计算机视觉混合编程[J]. 李中科,赵慧娟,苏晓萍. 计算机时代. 2018(07)
[7]基于机器视觉的草莓图像处理研究[J]. 苏博妮,化希耀. 首都师范大学学报(自然科学版). 2018(04)
[8]基于颜色特征和SVM的自然图像分类标注算法[J]. 仲会娟. 绵阳师范学院学报. 2018(05)
[9]基于matlab的番茄果实串检测提取[J]. 金超杞,梁喜凤,章艳,陈晖. 江苏农业科学. 2018(08)
[10]基于OpenCV的畸形马铃薯识别方法[J]. 汪成龙,陈广财,陈国壮. 湖南农业科学. 2018(04)
博士论文
[1]库尔勒香梨成熟特征表达及评价方法[D]. 兰海鹏.东北农业大学 2017
[2]基于机器视觉的蜜柚品质检测方法研究[D]. 郭辉.中国农业大学 2015
[3]基于机器视觉的灵武长枣定位与成熟度判别方法研究[D]. 王昱潭.北京林业大学 2014
[4]温室番茄收获机器人选择性收获作业信息获取与路径规划研究[D]. 王新忠.江苏大学 2012
硕士论文
[1]日光温室温光环境与番茄茎叶及果实生长关系研究[D]. 贾海晨.山东农业大学 2017
[2]基于机器视觉和近红外高光谱的冬枣检测方法研究[D]. 孙世鹏.西北农林科技大学 2017
[3]基于SVM的食物图像分类算法的研究[D]. 孙浩荣.西安电子科技大学 2016
[4]基于GrabCut的彩色图像自动分割算法研究[D]. 李小奇.北京印刷学院 2015
[5]基于SVM的柑橘品质检测技术[D]. 方东玉.中南林业科技大学 2015
[6]基于机器视觉的马铃薯分类研究[D]. 孔彦龙.甘肃农业大学 2013
[7]我国番茄产业国际竞争力分析[D]. 张建伟.江南大学 2009
[8]番茄在中国的传播及其影响研究[D]. 刘玉霞.南京农业大学 2007
[9]应用图像处理技术对贮藏番茄表面颜色特性的研究[D]. 刘恩亮.吉林大学 2005
本文编号：2999150
【文章来源】：山东农业大学山东省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
世界番茄进出口产量及产值
图 1-3 中国番茄种植面Fig.1-3 Chinese Tomato Planting Surface2果蔬成熟度检测水平我国是果蔬生产大国，尤其从 90 年代起发展颇为迅速。虽然我国果蔬产量巨大前列，但是国内果蔬价格却并不理想，严重制约了果蔬产量大踏步式发展。我消费主要以内销为主，参与世界范围内的国际贸易的比例相对较低，出口量不果蔬贸易的 10%。导致这种情况出现并非是由于我国果蔬质量差，其中一个十
图 1-4 人工成熟度检测与机械化成熟度检测Fig.1-4 Artificial grading and mechanized grading1.2机器视觉研究的国内外研究现状机器视觉是随着计算机地不断发展而快速发展起来的，机器视觉是人工智快速发展的一个分支。简单来讲，机器视觉即是用机器换作人的眼睛来作出测断。计算机视觉、机器视觉二者相辅相成，二者在技术和领域上有相当大的重础理论相同之处很多，机器视觉技术是一门关系到人工智能、数字图像处理、制原理、信号处理、机械工程技术、计算机成像技术等许许多多其他的科学。入研究后又会发现它们的不同之处，计算机视觉的研究背景主要是三维场景，理对象内容的研究。而机器视觉域利用软硬件，控制理论与图像处理紧密结合现。对于一个包含多张番茄图像的数据库来说，计算机视觉是研究哪张图像的番茄，而机器视觉研究的是选择数据库中不同成熟度中的成熟番茄图像。简单
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进Grabcut算法的彩色图像分割方法[J]. 王告,俞申亮,巨志勇,马素萍. 软件导刊. 2019(06)
[2]番茄采摘机器人目标检测与抓取的关键技术研究[J]. 李昱华. 中国新技术新产品. 2018(23)
[3]融合深度信息的Grabcut自动图像分割[J]. 刘辉,石小龙,漆坤元,左星. 小型微型计算机系统. 2018(10)
[4]基于机器视觉的温室番茄裂果检测[J]. 刘鸿飞,黄敏敏,赵旭东,陆文婷. 农业工程学报. 2018(16)
[5]波长比和近红外光谱的番茄品质检测方法[J]. 黄玉萍,Renfu Lu,戚超,陈坤杰. 光谱学与光谱分析. 2018(08)
[6]基于OpenCV的C/C++和Matlab计算机视觉混合编程[J]. 李中科,赵慧娟,苏晓萍. 计算机时代. 2018(07)
[7]基于机器视觉的草莓图像处理研究[J]. 苏博妮,化希耀. 首都师范大学学报(自然科学版). 2018(04)
[8]基于颜色特征和SVM的自然图像分类标注算法[J]. 仲会娟. 绵阳师范学院学报. 2018(05)
[9]基于matlab的番茄果实串检测提取[J]. 金超杞,梁喜凤,章艳,陈晖. 江苏农业科学. 2018(08)
[10]基于OpenCV的畸形马铃薯识别方法[J]. 汪成龙,陈广财,陈国壮. 湖南农业科学. 2018(04)
博士论文
[1]库尔勒香梨成熟特征表达及评价方法[D]. 兰海鹏.东北农业大学 2017
[2]基于机器视觉的蜜柚品质检测方法研究[D]. 郭辉.中国农业大学 2015
[3]基于机器视觉的灵武长枣定位与成熟度判别方法研究[D]. 王昱潭.北京林业大学 2014
[4]温室番茄收获机器人选择性收获作业信息获取与路径规划研究[D]. 王新忠.江苏大学 2012
硕士论文
[1]日光温室温光环境与番茄茎叶及果实生长关系研究[D]. 贾海晨.山东农业大学 2017
[2]基于机器视觉和近红外高光谱的冬枣检测方法研究[D]. 孙世鹏.西北农林科技大学 2017
[3]基于SVM的食物图像分类算法的研究[D]. 孙浩荣.西安电子科技大学 2016
[4]基于GrabCut的彩色图像自动分割算法研究[D]. 李小奇.北京印刷学院 2015
[5]基于SVM的柑橘品质检测技术[D]. 方东玉.中南林业科技大学 2015
[6]基于机器视觉的马铃薯分类研究[D]. 孔彦龙.甘肃农业大学 2013
[7]我国番茄产业国际竞争力分析[D]. 张建伟.江南大学 2009
[8]番茄在中国的传播及其影响研究[D]. 刘玉霞.南京农业大学 2007
[9]应用图像处理技术对贮藏番茄表面颜色特性的研究[D]. 刘恩亮.吉林大学 2005
本文编号：2999150
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