基于机器视觉的坚果尺寸检测系统设计

发布时间：2022-01-13 03:03

　　针对坚果分类效率低、精确度低、成本高等问题,该文研究并设计了基于机器视觉的坚果尺寸检测系统,以核桃坚果为研究对象,对核桃的尺寸进行检测,以获取品质高、质量好的核桃。首先,通过工业相机对核桃图像进行采集;其次,利用视觉软件Halcon进行Blob分析、分水岭阈值分割、矩形检测等方法进行图像处理,获取核桃尺寸的相关数据;最后,将被检测物尺寸的实时数据传输到工控机上,利用Visual Studio 2019软件实现数据通信。实验结果表明,该坚果尺寸检测系统稳定,能够保证较高的准确率。 

【文章来源】：工业仪表与自动化装置. 2020,(06)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

硬件结构图

采集完图像之后，需要对图像进行Blob分析处理[3]。图像处理分为4个步骤：1）为了将图像中的目标区域与背景分开，必须要对图像进行Threshold操作，从而提取出ROI区域；2）在采集图像时，往往会出现噪声干扰的情况，而噪声干扰会对检测的精确度产生特定的影响，所以必须要对图像进行形态学处理[4]，该文采用的是Opening处理，即先腐蚀后膨胀，可以有效地抑制或消除噪声的干扰；3）通过连通性分析后可以将整个区域划分为多个独立的小区域；4）对划分后的小区域进行面积特征的提取，处理后的图像如图2所示。2.2 基于分水岭阈值的目标分割

Watersheds＿threshold

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于TCP/IP协议的网络通信服务器设计与实现[J]. 吕焦盛.  赤峰学院学报(自然科学版). 2019(09)
[2]基于机器视觉的柑橘表面缺陷检测[J]. 龚中良,杨张鹏,梁力,蔡宇,游江辉.  江苏农业科学. 2019(07)
[3]基于生产线的工业通信网络方案设计与分析[J]. 王兵维,余粟.  产业与科技论坛. 2017(03)
[4]基于机器视觉的核桃仁大小自动分级技术[J]. 申爱敏,霍晓静,王文娣,王红霞.  江苏农业科学. 2016(09)
[5]清香核桃采后商品化处理的标准化操作技术规程[J]. 雷玲,商素娟,王红霞.  果农之友. 2016(06)

硕士论文
[1]基于机器视觉的果蔬分级系统研究[D]. 张震.青岛大学 2019



本文编号：3585939