基于機(jī)器視覺(jué)的群體禽蛋大小檢測(cè)方法研究.pdf

1、本文以機(jī)器視覺(jué)為主要技術(shù)手段，綜合運(yùn)用圖像處理與分析等方面的知識(shí)，以禽蛋中的雞蛋為研究對(duì)象，對(duì)利用VFW軟件包實(shí)現(xiàn)的視頻采集圖像進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)了群體雞蛋大小的檢測(cè)并建立了相關(guān)模型。主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)論如下： 1）建立了由計(jì)算機(jī)、CCD攝像頭、光源和檢測(cè)工作臺(tái)四部分構(gòu)成的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了Visual C++6.0平臺(tái)下界面友好的圖像采集與處理分析實(shí)驗(yàn)軟件，用消息映射的形式對(duì)應(yīng)了圖像采集及圖像處理的各種算法包括灰度化、圖像增強(qiáng)、圖

2、像平滑、圖像分割、區(qū)域標(biāo)記、特征值提取等。 2）圖像增強(qiáng)部分，采用灰度線(xiàn)性變換方法自動(dòng)增強(qiáng)原始圖像對(duì)比度。圖像平滑部分，比較了鄰域平均濾波、中值濾波和針對(duì)二值圖像的膨脹與腐蝕濾波法在本文中的應(yīng)用效果，以3*3方形窗口中值濾波效果最好。 3）群體雞蛋圖像分割部分，分別運(yùn)用了最小誤差閾值法中的模態(tài)法與迭代法求取閾值。經(jīng)由兩種方法分割出的圖像效果基本一致。閾值化處理后，運(yùn)用區(qū)域標(biāo)記的方法實(shí)現(xiàn)了群體雞蛋的單個(gè)識(shí)別。雞蛋的邊緣檢測(cè)

3、中，比較了經(jīng)典微分算子包括一般微分算子、Roberts算子、Sobel算子、Laplacian算子以及模板算子Prewitt算子在本文中的應(yīng)用效果，以Roberts算子檢測(cè)的雞蛋邊緣最好。 4）對(duì)雞蛋進(jìn)行了試驗(yàn)研究。采用電子天平稱(chēng)得雞蛋重量weight，游標(biāo)卡尺測(cè)得雞蛋的長(zhǎng)軸Max length、短軸Max-width，由試驗(yàn)軟件測(cè)出雞蛋的區(qū)域面積Area、周長(zhǎng)Perimeter、長(zhǎng)軸Length、短軸Width和蛋形指數(shù)Coe

4、fficient（蛋形指數(shù)=蛋的長(zhǎng)軸／短軸）。以上述五個(gè)預(yù)測(cè)值為自變量，實(shí)測(cè)蛋重為因變量，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析原理建立雞蛋大小模型并進(jìn)行變量的相關(guān)性分析和通徑分析，得出方程如下： Weight=-3.3775+0.0023<'*>Area 另外，采用一元線(xiàn)性回歸分析方法分析了實(shí)測(cè)長(zhǎng)短軸與預(yù)測(cè)值之間的關(guān)系。得出方程如下：Max-length=0.5216+0.0241×Length Max-width=1.8344+0.