基于計算機(jī)視覺的咸蛋品質(zhì)無損檢測研究.pdf

1、鴨蛋富含蛋白質(zhì)、維生素、鈣、鉀、鐵和磷等營養(yǎng)物質(zhì),用其腌制成的咸蛋,風(fēng)味獨特,營養(yǎng)豐富,食用方便,且可以儲存較長的時間。當(dāng)前,對咸鴨蛋的檢測主要由人工進(jìn)行,受人的主觀因素影響很大,檢測效率和質(zhì)量不高,難以滿足規(guī)模化的生產(chǎn)需求。探尋新的技術(shù)對咸蛋進(jìn)行無損檢測具有十分重要的意義。
　　 本課題以計算機(jī)視覺為主要技術(shù)手段,綜合運用圖像處理與分析等相關(guān)方面的知識,以多元統(tǒng)計作為數(shù)據(jù)處理工具,實現(xiàn)對咸蛋等級的無損檢測并且建立了相關(guān)的數(shù)學(xué)模

2、型。試驗裝置由計算機(jī)、數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、圖像采集卡、光源、光箱和檢測工作臺等組成。
　　 計算機(jī)對咸蛋圖像處理:預(yù)處理的過程主要包括圖像灰度化、二值化、圖像分割、圖像增強(qiáng)、圖像去噪和邊緣檢測等。其中,采用最大方差閾值分割法來進(jìn)行圖像分割,圖像增強(qiáng)主要采用中值濾波法,用小波變換進(jìn)行圖像去噪,在邊緣檢測方面,比較了包括Roberts邊緣檢測算子、Sobel邊緣檢測算子、Prewitt邊緣檢測算子、拉普拉斯算子、高斯拉普拉斯算子和Krisc

3、h邊緣檢測算子對咸蛋圖像的應(yīng)用效果,結(jié)果顯示邊緣檢測效果最好的是由Sobel邊緣檢測算子得到的咸蛋邊緣圖像。
　　 計算機(jī)對咸蛋圖像特征參數(shù)的提取:提取了咸蛋蛋黃顏色中的R、G、B、H、S、I值,紋理特征中的能量、熵、慣性矩、局部平穩(wěn)性等作為特征參數(shù)。運用統(tǒng)計學(xué)原理,利用Bayes逐步回歸判別法建立了模型并進(jìn)行顯著性等分析。
　　 驗證結(jié)果表明:基于RGB顏色模型的準(zhǔn)確率為96.6％,基于HSI顏色模型的準(zhǔn)確率為85.9

4、％,基于紋理特征參數(shù)模型的準(zhǔn)確率為82.5％,基于顏色和紋理特征參數(shù)模型的準(zhǔn)確率為85.3％。
　　 從驗證結(jié)果可以看出,基于RGB顏色模型的準(zhǔn)確率最高。用Type1、Type2和Tvpe3分別代表好蛋、黑黃蛋與退溶蛋,其模型如下:
　　 Type1=-170.61367+1.77659R-0.43885GType2=-12.96038+0.43004R-0.06405GType3=-166.48462+1.92103R