辣椒除杂系统总体设计及杂质识别算法研究

发布时间：2020-12-11 03:16

　　辣椒除杂是辣椒分拣过程中必备的一个过程,辣椒原料中会混杂各种各样的杂质,如花生、石块、塑料袋、辣椒梗等。传统上人工除杂效率低下,目前的机械除杂装置也不能完全满足要求,辣椒除杂急需机械化与自动化,针对以上问题设计辣椒除杂系统主要工作内容如下:(1)根据辣椒除杂的要求完成一套除杂生产线的设计,系统主要包括辣椒的重杂除杂单元,主要去除掉比较重的杂质(如石砾等);辣椒的轻杂除杂单元,主要去除比较轻的物质(如叶子等);目标检测除杂模块和颜色识别除杂模块,去除剩余杂物。(2)对SSD(单发多窗检测器)目标检测算法进行分析与改进研究,将花生作为实验对象,实验中改进SSD算法的识别速度为54FPS、识别精度为88.21%,结果显示改进SSD算法与原SSD算法相比在检测精度、速度上均有很大提升。融合改进SSD算法和STC(时空上下文快速跟踪算法)算法对目标对象进行跟踪,在保证精度的同时跟踪速度达到150FPS。融合跟踪结果和相机标定计算杂质位置信息,通过机械手去除杂质。(3)对杂质颜色识别及定位算法进行了研究,将花生作为实验对象,使用颜色空间转换、数学形态学和聚类算法,在640×480的图片上的处理速度... 

【文章来源】：青岛大学山东省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 辣椒除杂系统研究的背景和意义
    1.2 辣椒机械除杂系统国内外研究现状
    1.3 国内外辣椒杂质检测研究现状
        1.3.1 国内外目标检测研究现状
        1.3.2 国内外视觉跟踪算法研究现状
        1.3.3 国内外聚类算法研究现状
    1.4 主要研究内容
    1.5 论文结构安排
第二章 辣椒除杂系统总体结构设计
    2.1 除杂设备的结构及工作原理
    2.2 除杂系统主要设备结构设计及参数选择
        2.2.1 物料输送系统的设计
        2.2.2 电机选型
        2.2.3 减速器传动比计算
    2.3 机械臂和视觉系统的结构设计及选型
        2.3.1 杂质拾取机械手结构设计
        2.3.2 工业视觉系统原理和硬件选择
    2.4 本章小结
第三章 SSD目标检测算法分析及改进
    3.1 基于卷积神经网络的目标检测算法选择
    3.2 SSD目标检测算法网络结构
        3.2.1 卷积神经网络前向传播
        3.2.2 卷积神经网络反向传播
        3.2.3 SSD目标检测算法网络结构
        3.2.4 SSD算法目标函数
    3.3 改进卷积结构的SSD算法
    3.4 本章小结
第四章 SSD算法杂质目标识别及追踪实验
    4.1 制作目标数据集
    4.2 参数选择和训练技巧
        4.2.1 参数选择
        4.2.2 SSD训练技巧
    4.3 模型结果展示及分析
        4.3.1 实验平台搭建和硬件选择
        4.3.2 模型训练结果分析
    4.4 杂质目标跟踪
        4.4.1 STC算法简介
        4.4.2 STC跟踪结果展示
        4.4.3 SSD修正STC结果展示
    4.5 杂质目标定位
        4.5.1 相机标定理论分析
        4.5.2 相机内参的获取及定位分析
    4.6 本章小结
第五章 杂质颜色识别实验
    5.1 颜色除杂单元的工作步骤及方法
    5.2 实验设计
        5.2.1 颜色空间转换
        5.2.2 图像的腐蚀、膨胀
        5.2.3 DBSCAN聚类
    5.3 颜色识别实验结果及定位
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：2909808