基于機(jī)器視覺的馬鈴薯薯形檢測技術(shù)研究_第1頁
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1、分類號TP391學(xué)校代碼10129UDC631.3學(xué)號2009205031基于機(jī)器視覺的馬鈴薯薯形檢測技術(shù)研究PotatoShapeDetectionBasedonMachineVision申請人：崔建麗學(xué)科門類：工學(xué)學(xué)科專業(yè)：農(nóng)業(yè)電氣化與自動化研究方向：測試與控制技術(shù)指導(dǎo)教師：童淑敏教授論文提交日期：二〇一二年五月PotatoshapedetectionbasedonmachinevisionAbstractPotatodomaini

2、sldindustryinInnerMongoliacountryregion.Thequalityexaminationofthepotatotheautomationofprocessingtechniquesfineturnistheimptantwaythatraisesitsgradewealth.Howeverthepotatoshapeisoneoftheimptantfactsofthepotatoqualityexam

3、inesthetaskofmanualgraduatesisheavywhiletheefficiencyislower.Filtersystemofexcellentshapepotatobasedonmachinevisionwasstudiedinthispaperthepotatoshape’sautomaticdetectingsystemwasestablishedthoughtwopotatoshapescreeningt

4、echniquebasedonFouriertransfmation.1.Thereweresomecolpotatopictureswhichareclassifiedascircularovalabnmaleachwas180.ThesepicturesweregrayscaleprocessedfilteredthresheldinsegmentationedgedetectedviafunctionsinMATLAB2008as

5、oftwareIPT.2.Filtermethodofexcellentshapepotatobasedonmachinevisionwasstudiedsystematicallyinthispaper.OnthebasisofFouriertransfmationthispapercreatedpotato’sshapeexaminingevaluationsystem.(1)Proposedthepotatoshapeexamin

6、emethodbasedonFourierdesofboundarypointsMomentFeaturesObtainedboundarypointsontheedgeofthepotato’simagecalculatedvalueofthemomentfeaturesthengottheinfmationofthepotatoshapefeature.ThoughdiscreteFouriertransfmationtheFour

7、ierdewhichhasthefeaturesofthetranslationrotationscaleinvariancewasgot.TheroundovaldefmitypotatoeswereclassifiedviaEuclideandistanceclassification.Detectionaccuracywere90%91.75%98.75%respectivelywhenthetrainingsamplewas80

8、pictures.Detectionaccuracywere92.5%93.75%100%respectivelywhenthetrainingsamplewas100pictures.(2)ThispaperquotedOpticalcrelationtransfmtheycreatednonlinearprocessingmethodsofjointpowerspectrumstipulatedsidelobepeakwhichfm

9、edintherelatedjointtransfmindicatespotatosimilarity.Thenthetestresultsofthepotatoshapecanbegottenvividly.Detectionaccuracywere87.5%85%92.5%respectivelywhenthetrainingsamplewas80pictures.Detectionaccuracywere88.75%91.25%9

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