基于圖像處理的干香菇分級方法研究.pdf

1、將機器視覺技術(shù)應(yīng)用于香菇品質(zhì)自動檢測中能夠大幅度提高分級效率、降低生產(chǎn)成本、增加分級精度。本文以香菇為研究對象，系統(tǒng)地研究了基于機器視覺技術(shù)的香菇自動分級原理和方法，針對多種類型香菇，構(gòu)建了一套適用于多種類型香菇的機器視覺系統(tǒng)。本文著重研究了機器視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括大小識別模塊，形狀識別模塊，紋理分析模塊和破損識別模塊，可以實現(xiàn)多種類型香菇的自動分級。
　　本文的主要內(nèi)容與研究如下:
　　(1)香菇正反面識別算法的研究。

2、使用最大類間閾值以及多邊形近似的方法將香菇劃分為兩部分，從兩部分中以灰度概率密度函數(shù)提取出10個紋理參數(shù)，構(gòu)建最小距離分類器，其最終的正反面識別率達到了98％以上。
　　(2)香菇形狀和大小識別算法研究。使用極坐標意義下的線性插值重建去除菇柄的菌蓋邊界曲線，在重建后的曲線基礎(chǔ)上提取出9種形狀特征參數(shù)和1個大小特征參數(shù)，利用豐成分分析提取出能夠表征形狀特征的3個豐成分，以這3個主成分作為輸入?yún)?shù)，然后構(gòu)建了基于K近鄰分類器的形狀分選

3、模型，通過驗證其正確識別率達95％以上;利用上述的1個大小特征參數(shù)，并結(jié)合相應(yīng)的標定比，可判斷香菇面積大小。
　　(3)菇柄識別方法的研究。以花菇為研究對象，跟蹤其邊界并計算曲率，根據(jù)邊界上點運動變化模式判斷曲線凹凸性，利用曲線類半徑（標記函數(shù)）識別并定位菇柄的位置。試驗表明，菇柄識別正確率在80％以上。
　　(4)基于香菇紋理分析的類別分選研究。為了實現(xiàn)天白花菇、白花菇、茶花菇和光面菇這4種類型香菇的分選，研究了多種菌蓋紋

4、理模型以及各個模型參量的融合，并設(shè)計了整個香菇類型自動分選系統(tǒng)。首先從香菇菌蓋中截取合適大小的紋理區(qū)域，利用灰度直方圖統(tǒng)計，灰度共生矩陣(GreyLevelCo-occurrenceMatrix)，高斯馬爾科夫隨機場(GaussMakovRandomField)模型和分形維數(shù)模型從該區(qū)域中共提取23個紋理特征參數(shù)。然后使用順序前向搜索法對各個模型特征數(shù)據(jù)進行融合，從中得出6個簡約特征。最后構(gòu)建K近鄰分類器作為香菇類別分類器并對提取后的簡

5、約特征進行分類。試驗結(jié)果表明，香菇類型分選模型的分選正確率可達91％以上，利用香菇菌蓋紋理對香菇進行類型分類是可行的。
　　(5)香菇破損識別算法研究。為了實現(xiàn)基于機器視覺技術(shù)的破損花菇自動檢測，本文研究了基于曲線演化和花菇邊緣灰度分析的破損檢測方法并研發(fā)出破損花菇在線檢測系統(tǒng)。首先去除花菇背景，跟蹤花菇邊緣，得到花菇邊緣坐標曲線，對此曲線的內(nèi)外部進行曲線演化，并計算內(nèi)外部演化曲線與原始花菇邊緣曲線接近的點的個數(shù)（Nin、Nout