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
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文檔簡(jiǎn)介
1、馬鈴薯產(chǎn)業(yè)是內(nèi)蒙古主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的一大支柱產(chǎn)業(yè)。馬鈴薯收獲后的品質(zhì)檢測(cè)與處理技術(shù)的自動(dòng)化、精細(xì)化是提高其檔次和增值的重要途徑,而馬鈴薯形狀作為馬鈴薯品質(zhì)檢測(cè)的重要因素之一,人工分級(jí)的勞動(dòng)強(qiáng)度較大且效率比較低。
本文依托于內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金項(xiàng)目——基于機(jī)器視覺的馬鈴薯品質(zhì)檢測(cè)與種薯篩選技術(shù)研究(2010BS0905),針對(duì)基于機(jī)器視覺的優(yōu)形馬鈴薯篩選系統(tǒng)進(jìn)行了研究,采用兩種基于傅里葉變換的馬鈴薯形狀篩選技術(shù),建立了馬鈴薯形狀自動(dòng)
2、檢測(cè)系統(tǒng)。
1.對(duì)已拍攝好且分類為圓形、橢圓形和畸形的馬鈴薯彩色圖像各180幅,使用MATLAB(7.6)R2008a軟件平臺(tái)IPT中的已有函數(shù)進(jìn)行灰度處理、濾波、閾值分割和邊緣檢測(cè)等預(yù)處理。
2.對(duì)基于機(jī)器視覺技術(shù)的優(yōu)形馬鈴薯篩選方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,在傅里葉變換的基礎(chǔ)上,建立了馬鈴薯形狀優(yōu)選的評(píng)價(jià)體系。
(1)提出了基于邊界點(diǎn)矩特征傅里葉描述的薯形檢測(cè)方法,在馬鈴薯圖像的邊緣上獲取邊界點(diǎn),并計(jì)算矩特征值
3、,從而提取馬鈴薯的形狀特征信息,再通過離散傅立葉變換得到具有平移、旋轉(zhuǎn)以及比例不變性的歸一化矩特征傅立葉描述子,通過歐式距離分類法對(duì)圓形、橢圓性及畸形馬鈴薯進(jìn)行分類。當(dāng)訓(xùn)練樣本為80幅圖片時(shí)檢測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)到了90%、91.75%和98.75%。當(dāng)訓(xùn)練樣本為100幅圖片時(shí)檢測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)到了92.5%、93.75%和100%。
(2)引用光學(xué)相關(guān)聯(lián)合變換的理論,提出對(duì)聯(lián)合功率譜進(jìn)行非線性處理的方法,規(guī)定相關(guān)聯(lián)合變換中所形成的旁
4、瓣峰值表明馬鈴薯的相似度情況。可直觀而形象的給出馬鈴薯形狀的檢測(cè)結(jié)果。當(dāng)訓(xùn)練樣本為80幅圖片時(shí)檢測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)到了87.5%、92.5%和85%。當(dāng)訓(xùn)練樣本為100幅圖片時(shí)檢測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)到了91.25%、93.75%和88.75%。
3.通過對(duì)上述兩種基于機(jī)器視覺的馬鈴薯薯形檢測(cè)方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果在準(zhǔn)確率、速度、難易程度和實(shí)用創(chuàng)新性上進(jìn)行分析,闡述了兩種檢測(cè)方法各自的優(yōu)缺點(diǎn),為馬鈴薯形狀的準(zhǔn)確分級(jí)以及利用機(jī)器視覺進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢
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