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1、anyone who wants to achieve excellent results should cherish and manage their time with extreme caution.精品模板助您成功!(页眉可删)浅析计算机视觉信息处理技术在苹果自动分级中的应用的论文 1 新技术论述1. 1 计算机视觉概念计算机视觉是指利用摄像头替代人眼的技术,即用摄像头和计算机代替人眼对标的物进行辨别、信息追踪和质量检测等。其利用镜头采集的图形,将图形前处理后,使图形变得更突出清晰,突显需要的信息;然后,通过软件分析,根据设定的参数来判断图形信息。1. 2 工作原理采用计算机视觉技术
2、的苹果自动分级系统的工作原理: 将苹果摆放适当的位置,镜头拍照,获取苹果初级图像; 将图像输送到计算机,利用计算机上的分析处理软件,进行图像前处理及特征( 大小、形状、颜色、缺陷) 提取,然后根据提取的图像信息综合分析确定苹果等级分级增加难度。采集的图像需要经过处理才能提取其中的特征信息,只有图像清晰,才能突显目标图形。首先,对图像灰度处理,灰度处理后的图像某一个灰度值区间内有着更大的对比度; 然后,通过局部求平均值法或中值滤波法( 取局部邻域中的中间像素值)去噪,再将图像边缘锐化; 最后,进行伪彩色处理。经过前面几个步骤处理的图像清晰,需要提前特征信息突显,分级效果更好。苹果分级过程中特征提
3、取是决定分级效果的关键环节,等级的区分就是根据特征来确定,所以特征提取是否合理是决定分级正确率的最重要因素。1. 2. 1 大小特征提取提取苹果大小的特征量比较常用的有面积、线度等,以苹果的最大横切面直径作为特征量。在苹果图像中确定果心,以果心为圆点绕图形边缘旋转,旋转1周后得到最大值即为苹果的最大果径,再根据软件中设定的大小参量确定苹果的大小等级。1. 2. 2 形状特征提取苹果的形状是不规则的曲面,可用二维傅立叶动态变换对苹果的形状提取。苹果等级区分是可以微调的,不需要用傅立叶半径描述中的所有特征参量来分析,中故去除中间较小的特征分量,利于快速分析。研究发现,傅立叶前9 项分量基本可以复原
4、图像中苹果的轮廓边缘,进而可以判断苹果的形状等级1. 2. 3颜色特征提取颜色是苹果等级区分的最直观视觉特征,在苹果外观分级时,颜色是最重要的影响因素。_采用色饱和度模型与人类眼睛观察色彩的原理相似,以色饱和度模型的色度图像进行作为苹果颜色的分析,可以确保分级的正确率。1. 2. 4 缺陷特征提取苹果在生长和加工过程中经常受到一些损伤,造成苹果表皮缺陷的形成,直接影响苹果的外观,因此苹果缺陷也成为苹果等级区分的重要影响因素。由于苹果表面呈不规则的状态,无法从一个方面来进行缺陷的检测,也无法利用模型识别来评判苹果的等级,鉴定的难度比较高,不能达到等级区分的目的。因此,_采用对整个苹果图像进行全方
5、位的扫描,检查其左、右临界点及图像像素点,提取缺陷点,将图像中的缺陷点面积累计,就可得到全部缺陷的总面积,确定苹果等级缺陷影响指数,从而判断苹果等级。2 应用的方式方法苹果采摘后要进行后续检测、等级分离、清理、上蜡等工序。其中,苹果的分级是后续加工中的重要环节,而且等级分离是苹果争夺市场竞争力的关键影响因素之一。引入计算机视觉的苹果自动分级系统由安装了定向装置的输送带、采集镜头、光照补充装置、图像输送装置、计算机及分析软件构成。工作原理: 将采摘下来的苹果置于输送带上,在输送的过程中,定向装置可以使苹果调整到适当的方向,利于后面采集图像;输送带输送苹果的过程中,由补光装置补充光照,镜头采集图像
6、,输送装置将目标物图像传输到计算机上; 利用计算机中的图像分析软件,将图像处理好后,再根据事先设定的多个特征参数,综合分析处理,确定苹果的级别; 然后,发出指令,将苹果分配到相对应等级的输出口,完成苹果等级的划分。3 效果和突破国外从20 世纪90 年代已研发了利用机器视觉技术的分级系统,典型的有oscartm 型和merlin 型分级生产线,可以用于大多数水果的等级分离和品质测定。日本研究的计算机视觉检测设备,还增加颜色、损伤、纹理等多特征的分级特征,其分级速度可达8 000 个/ h。我国在20 世纪末开始研究该项目,如农业大学研究的图像分割技术,利用光学反射特性的图像技术进行坏损检测,可
7、以对坏损苹果进行检测。李庆中研究了苹果色泽提取分级方法,采用多层前馈网络识别器方法,可以基于苹果色泽的实时等级分离,试验的正确率都在90% 以上,消耗时间为0. 15s。 年,浙江大学成功地研发出动态检测等级分离生产线,该线主要由双锥式滚筒输送翻转系统、图像识别系统和等级分离系统3 部分构成,可以依据大小、形状、色彩、缺陷和表面光洁度进行检测,这是在原来基础上取得的重大突破。目前已研发出苹果内部无损检测技术,可将苹果进行更精细化的分级。4 结论计算机视觉技术方法引入为苹果等级的分离提供了一种高效、自动的方法。利用机器视觉技术进行农产品等级分离不仅增加了生产者的利润,也保证了消费者的利益。基于计算机视觉技术进行的苹果等级划分的
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