基于機(jī)器視覺技術(shù)的蘋果分級系統(tǒng)研究.pdf

1、　　蘋果的品質(zhì)分級是水果產(chǎn)后處理和市場銷售的一個重要環(huán)節(jié)，主要依據(jù)其大小、形狀、顏色等指標(biāo)進(jìn)行。我國的蘋果分級長期以來一直是手工進(jìn)行，其缺點(diǎn)是客觀性和穩(wěn)定性差，效率低?！　∮嬎銠C(jī)圖像處理和機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展大大推動了蘋果自動分級研究的進(jìn)展。本研究通過VC++語言編程實(shí)現(xiàn)了圖像的采集、處理和步進(jìn)電機(jī)的控制?！　D像的采集是第一步工作，本文通過編程實(shí)現(xiàn)了圖像的定時采集，本研究的時間間隔為1000ms，采集寬度和高度均為352個像素?！?/p>

2、　本文提出了一種方法，通過建立模板不僅可實(shí)現(xiàn)單像素的邊界提取功能，而且可以用來判斷目標(biāo)圖像的邊緣是否含有噪聲；形態(tài)學(xué)方法可有效去除果梗，第二章中，經(jīng)多方位的分析，得出可能要經(jīng)過多次腐蝕才能去除果梗、腐蝕方向必須恰當(dāng)?shù)冉Y(jié)論；灰度拉伸對灰度圖像有很好的效果，但對彩色圖像的拉伸容易使原來的圖像失真，本文分析了產(chǎn)生失真的原因及如何避免的一些辦法?！　∩菻是圖像的一個重要特征，在第三章中，本文通過大量試驗(yàn)，得出紅富士蘋果的H值主要集中在0-7

3、9度的結(jié)論，然后將0-79分成8等份，并將各等份歸一化后的平均值輸入訓(xùn)練好的遺傳人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)顏色檢測?！　”疚氖状翁岢隽艘环N新方法實(shí)現(xiàn)了蘋果表面缺陷的檢測，該方法主要步驟為：精選有代表性的傷斑，從中截取4×4方形區(qū)域6個；同理，在精選的完好表面中也截取4×4方形區(qū)域6個；對12個區(qū)域中的每個飽和度S作一維離散傅立葉變換，并構(gòu)成兩個參考組；最后將待測蘋果分成多個方形區(qū)域，使每個區(qū)域的寬度和高度均為4個像素，取出其中6個并與前面兩組合