基于視覺的雞蛋缺陷檢測.pdf

1、隨著我國養(yǎng)殖業(yè)的迅速發(fā)展，雞蛋產(chǎn)量和銷量占據(jù)國際市場的大量份額，雞蛋品質(zhì)的檢測顯得十分重要。雞蛋表面有很多的微生物和細(xì)菌，在雞蛋運輸過程中，會因磕碰、擠壓等外在因素而造成外殼破損，微生物和細(xì)菌很容易污染雞蛋內(nèi)的營養(yǎng)物質(zhì)，還會感染周圍完好的雞蛋，不僅給廠家?guī)砭薮蟮慕?jīng)濟(jì)損失，還給消費者帶來健康隱患。蛋類加工業(yè)對雞蛋的缺陷檢測研究刻不容緩。
　　基于視覺技術(shù)的檢測技術(shù)因為具有高精度、高效率、無損壞等優(yōu)點在蛋類加工業(yè)中受到越來越多的關(guān)注

2、。形狀缺陷檢測常用基于曲線擬合的方法，通常用于擬合直線、圓、橢圓等，鮮有對雞蛋外形的擬合研究，原因在于蛋形曲線的準(zhǔn)確描述難度較高。常見的基于Hough變換和基于最小二乘法的曲線擬合受噪聲影響較大，擬合精度和運行效率低。傳統(tǒng)的裂紋缺陷檢測常用基于紋理特征的算法和基于形態(tài)特征的算法,兩者都存在如何最大程度保存裂紋特征的問題。因此，研究雞蛋缺陷檢測具有重要的現(xiàn)實意義。
　　本文搭建基于視覺的雞蛋缺陷檢測系統(tǒng)，比較各種光源的參數(shù)確定激光照

3、明器，比較相機(jī)性能確定CCD相機(jī)采集圖片。通過確定蛋形曲線方程以及擬合蛋形曲線條件，采用單模和多模RANSAC算法對雞蛋形狀進(jìn)行擬合，檢測雞蛋是否存在外形缺陷。通過對預(yù)處理后的裂紋圖像進(jìn)行高頻增強濾波，然后紋理特征的局部最大差值法和形態(tài)學(xué)處理相結(jié)合，提取裂紋特征，檢測雞蛋是否存在裂紋缺陷。根據(jù)實驗結(jié)果可知，本文提出的雞蛋外形缺陷檢測算法具有魯棒性，準(zhǔn)確率為95.4％，召回率為96.1%；本文提出的雞蛋裂紋缺陷檢測算法的準(zhǔn)確率為96.8%