基于多尺度幾何分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的柑桔外在品質(zhì)檢測(cè)方法研究.pdf

1、OrangeOuterQualityDetectionbasedonMultiScaleGeometryAnalisysandMachineLearningThesisSubmittedtoZhejiangNormalUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofEngineeringbyNameChenhuiyuStudentID：2007210

2、460Speciality：PhysicalElectronicsThesisSupervisor：ProfessorZhangchangjiangMarch2，2010基于多尺度幾何分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的柑桔外在品質(zhì)檢測(cè)方法研究摘要柑桔是我國(guó)主要的水果農(nóng)產(chǎn)品之一，有著產(chǎn)量高、易種植、經(jīng)濟(jì)效益好等特點(diǎn)：但是在我國(guó)，經(jīng)過(guò)采后處理的柑桔只占柑桔總產(chǎn)量的1％。相比之下，發(fā)達(dá)國(guó)家水果農(nóng)產(chǎn)品的采后檢測(cè)數(shù)量可以占到總產(chǎn)量的90％。這是因?yàn)?，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比

3、，我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱、農(nóng)民收入很低；廣大農(nóng)戶即無(wú)法負(fù)擔(dān)農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)設(shè)備的價(jià)格高昂，也不具備操作這些設(shè)備的知識(shí)。造成結(jié)果是，我國(guó)柑桔出口量?jī)H占全世界柑桔出口總量中極少一部分，我國(guó)柑桔出口價(jià)格不到世界均價(jià)的一半。因此，研究檢測(cè)速度快、正確率高、易操作可推廣性強(qiáng)的柑桔品質(zhì)檢測(cè)方法已是十分緊迫。本文基于多尺度技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合柑桔圖像特征和紅外光譜特征進(jìn)行柑桔外在品質(zhì)檢測(cè)。本論文主要研究?jī)?nèi)如如下：(1)柑桔圖像預(yù)處理。為保證后續(xù)柑桔圖像分割和邊

4、緣檢測(cè)的準(zhǔn)確性，在分割和邊緣檢測(cè)之前非常有必要去除柑桔圖像中的噪聲的干擾。結(jié)合柑桔圖像中噪聲的特點(diǎn)，本文使用第二代曲波(Curvelet)變換對(duì)采集到的柑桔圖像進(jìn)行分解，對(duì)其中的高頻成分采用方形鄰域閾值方法去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的去噪方法能夠有效去除柑桔圖像中的噪聲，性能優(yōu)于傳統(tǒng)的小波去噪法和自適應(yīng)閾值去噪方法。(2)柑桔圖像分割。本文采用差分演化算法結(jié)合最大類(lèi)間方差法對(duì)經(jīng)過(guò)去噪預(yù)處理的柑桔圖像進(jìn)行分割，為了彌補(bǔ)單獨(dú)采用分割方法可

5、能導(dǎo)致的邊緣斷裂或者關(guān)鍵信息丟失的問(wèn)題，我們采用改進(jìn)的Canny算子對(duì)柑桔圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。然后將分割圖像和邊緣圖像進(jìn)行“或”運(yùn)算，以獲得最終的分割圖像。(3)柑桔外觀品質(zhì)檢測(cè)。將柑桔圖像進(jìn)行分割和邊緣檢測(cè)之后，基于圖像特征我們可以計(jì)算柑桔大小、形狀和表面損傷程度等情況。對(duì)于一些圖像不明顯的柑桔外觀品質(zhì)判定，我們借助于柑桔表皮的傅立葉紅外光譜結(jié)合支持向量機(jī)和連續(xù)小波變換來(lái)判定其外觀品質(zhì)情況。對(duì)柑桔的傅立葉紅外光譜進(jìn)行一維連續(xù)小波變換，然