基于机器视觉的苹果尺寸分级技术研究

发布时间：2017-03-30 08:11

  本文关键词：基于机器视觉的苹果尺寸分级技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着社会生活水平的提高,人们的自我健康意识也在不断增强;由于水果中富含多种营养物质且易于吸收,因此世界各国对水果的需求量逐年增大,且对水果的品质要求也越来越严格。我国的水果种植面积逐年扩大,水果的生产量也随之提高,但是其出售价格一般比较低廉,无法带来较高的经济收入。这个现状使得水果的分选工作变得十分重要,尤其是尺寸分级工作。本文主要通过机器视觉技术,对水果的尺寸分级技术进行了研究。主要研究内容有:(1)分析了国内外水果尺寸智能检测技术的现状及发展趋势,研究了机器视觉系统的工作原理,提出了适合本单位实际情况的机器视觉系统整体方案:在图像采集系统方面,确定了各个硬件的型号并搭建出机器视觉系统的硬件平台;在数据分析系统方面,选择了HALC ON软件作为机器视觉软件开发平台,编写了相关的应用程序,研发了用于苹果尺寸分级工作的动态标定机电装置。(2)研究了苹果相对尺寸分级技术。本文所说的相对尺寸是指像素尺寸,它是基于苹果图片中的像素数量计算出来的苹果尺寸,它的大小受机器视觉系统影响较大,具有相对性。本文针对现有分级技术的不足开展了实验研究,提出了内外接圆平均像素直径分级方法。(3)研究了苹果绝对尺寸分级技术。本文所说的绝对尺寸是指在引入标定物后根据苹果像素尺寸计算出来的苹果尺寸,与苹果的手工测量尺寸比较接近,具有绝对性。本文针对现有分级技术的不足开展了实验研究,提出了基于动态标定的苹果绝对尺寸分级方法。
【关键词】：水果尺寸 图像获取 图像处理 图像识别 特征提取
【学位授予单位】：武汉轻工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究动态9-11
• 1.3 本课题主要研究内容11
• 1.4 采用的技术路线11-12
• 1.5 本章小结12-13
• 第二章 机器视觉系统组成13-25
• 2.1 图像采集系统构成13-18
• 2.1.1 工业相机13-14
• 2.1.2 面阵相机镜头14-15
• 2.1.3 光源15-16
• 2.1.4 图像采集卡16-17
• 2.1.5 光源控制器17-18
• 2.2 数据分析系统构成18-24
• 2.2.1 HALCON软件介绍18-19
• 2.2.2 机器视觉图像处理算法19-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第三章 苹果相对尺寸检测技术研究25-35
• 3.1 常用苹果尺寸分级方法25-28
• 3.1.1 最小外接矩形法26
• 3.1.2 投影面积法26
• 3.1.3 最大果宽法26-27
• 3.1.4 最小外接圆法27-28
• 3.2 最小外接圆法的实验验证28-31
• 3.2.1 苹果的人工测量28
• 3.2.2 果梗上置的机器视觉测量实验28-30
• 3.2.3 果梗下置的机器视觉测量实验30-31
• 3.3 半径平均法31-34
• 3.3.1 果梗上置实验31-32
• 3.3.2 果梗下置实验32-33
• 3.3.3 对比分析33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 苹果绝对尺寸检测方法研究35-49
• 4.1 机器视觉图像标定35-36
• 4.2 动态标定系统设计36-40
• 4.2.1 单片机选型36-37
• 4.2.2 步进电机选型37
• 4.2.3 电机驱动模块选型37
• 4.2.4 动态标定系统整体硬件结构37-40
• 4.3 动态标定系统的性能实验40-42
• 4.3.1 验证镜头位置对绝对直径的影响40
• 4.3.2 标定位置对绝对直径的影响40-41
• 4.3.3 动态标定系统的检测精度41-42
• 4.4 平均标定与动态标定的对比实验42-45
• 4.4.1 图像平均标定检测尺寸大小实验43-44
• 4.4.2 图像动态标定检测尺寸大小实验44-45
• 4.5 平均标定与动态标定的实验结果分析45-48
• 4.5.1 平均标定法数据修正45-46
• 4.5.2 动态标定法数据修正46-47
• 4.5.3 对比分析47-48
• 4.6 本章小结48-49
• 第五章 总结与展望49-51
• 5.1 课题研究总结49
• 5.2 课题展望49-51
• 参考文献51-54
• 致谢54

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本文编号：276615