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文檔簡介
1、我國是農(nóng)業(yè)大國,發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn),增加農(nóng)民收入是解決“三農(nóng)”問題的關(guān)鍵。對農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行產(chǎn)后加工、品質(zhì)檢測是確保農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)、提高農(nóng)產(chǎn)品競爭力、實現(xiàn)農(nóng)民增收的有效途徑。傳統(tǒng)的破壞性檢測方法費工、費時,檢測結(jié)果受檢測人員主觀因素影響大,并造成大量經(jīng)濟(jì)損失,為解決這一問題,有必要實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的快速、客觀和無損檢測,它也正成為當(dāng)前研究的熱點。本論文提出了利用X射線成像技術(shù)對農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行檢測的思路。以板栗和蘋果(分別作為堅果和水果的代表)為對象,
2、融合X射線成像技術(shù)和圖像處理技術(shù)對其內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行無損檢測。論文的主要內(nèi)容如下: 1.根據(jù)X射線探測器成像原理和結(jié)構(gòu),完成了X射線探測器成像校正;針對板栗、蘋果兩種物料,通過試驗,確定其品質(zhì)檢測試驗最佳參數(shù)。板栗檢測最佳試驗條件:電壓65KV、電流0.6mA、積分時間2.22ms、傳送速度18.02cm/s;蘋果檢測最佳試驗條件:電壓70KV、電流0.75mA、積分時間2.22ms、傳送速度18.02cm/s。 2.討論板
3、栗X射線圖像的去噪方法,確定采用3×3的高斯濾波器對圖像去噪;采用自動閾值法結(jié)合二維插值生成自適應(yīng)閾值圖,分割病害圖像,結(jié)合形態(tài)學(xué)處理,提取病害區(qū)域面積,設(shè)定閾值,判定板栗內(nèi)部品質(zhì)。判準(zhǔn)率達(dá)91.8%。根據(jù)板栗分級標(biāo)準(zhǔn),提取板栗圖像灰度參數(shù),建立板栗重量預(yù)測模型,模型預(yù)測相關(guān)系數(shù)R2=0.924。 3.采用Laplacian-Gaussian(Log)邊緣檢測算子獲得蘋果碰傷邊緣圖像;采用巴特沃斯高通濾波器和Ostu閾值分割法分
4、割出蘋果腐爛、褐變區(qū)域圖像;針對蘋果水心特點,采用蘋果正負(fù)片圖像相減法增強(qiáng)圖像,利用局部閾值法分割蘋果水心。提取蘋果水心的5個特征:蘋果圖像初始面積Si、蘋果圖像初始平均灰度Via、水心區(qū)域面積So、初始圖像的水心區(qū)域平均灰度Voa和水心區(qū)域與蘋果面積比R。并以此作為輸入向量建立蘋果水心的k-近鄰法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型。結(jié)果表明,5×5×1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型分類效果較好,預(yù)測準(zhǔn)確率為84.2%。 本文對板栗、蘋果內(nèi)部品質(zhì)的
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