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基于機器視覺的火龍果自動分級系統設計

發布時間:2020-02-18所屬分類:科技論文瀏覽:1

摘要:針對目前水果機械化分級效率低、效果差的現狀和機器視覺技術在水果分級檢測的應用前景,提出了利用機器視覺的技術對火龍果進行分級的方法。通過利用CCD攝像機和DSP處理器對火龍果進行缺陷檢測及大小和色度的分級。試驗結果表明:基于機器視覺的火龍果自

  摘要:針對目前水果機械化分級效率低、效果差的現狀和機器視覺技術在水果分級檢測的應用前景,提出了利用機器視覺的技術對火龍果進行分級的方法。通過利用CCD攝像機和DSP處理器對火龍果進行缺陷檢測及大小和色度的分級。試驗結果表明:基于機器視覺的火龍果自動分級系統可以高效率、高準確率地實現對火龍果的自動分級,為后續產業化機器視覺水果分級系統提供了技術支持。

  關鍵詞:機器視覺;火龍果自動分級;缺陷檢測;大小分級;色度分級

基于機器視覺的火龍果自動分級系統設計

  0引言

  我國作為農業大國,水果的產量占世界總產量的6%,然而水果的出口價格卻遠遠低于國外同類水果[1-2]。通過分析發現,我國水果產后處理比例和水平較低,導致出售的水果質量良莠不齊,加上產品包裝過于簡陋,水果產品很難進入高端市場。近年來,火龍果由于其具有美容保健的功效而在我國興起,但作為亞熱帶水果,在我國栽培時間比較短,種植面積較少,供需差距較大,其果實不易保存,容易出現爛果、皺皮、失水和變軟等現象,因此對火龍果進行產后處理,分級出售顯得尤為重要。

  水果的產后處理是進入市場的必要環節,主要包括水果的清洗、打蠟、分級及商品包裝等。目前,水果清洗、打蠟等環節的技術已經非常成熟,但分級技術仍比較落后。水果的分級標準主要包括內部指標和外部指標兩方面:內部指標可以通過水果的內部缺陷、甜度、酸度等指標進行描述;外部標準可以通過水果表面是否有損傷及色澤等進行描述。通過內部和外部指標對水果進行分級定價,為消費者購買水果提供了方便,也可以將品質較高的水果進行包裝以提高附加值,進行外貿出口;瘕埞哂泄笕舛、不易保存、易失水和皺皮的特點,可以根據其直徑、色澤及果肉水分多少進行分級。

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  目前,我國對水果主要通過機械化設備進行分級,針對的是外部指標,即大小和質量的分級,分級效果較差,分級效率較低。針對水果的外部缺陷識別和水果的內部指標,如水果的內部缺陷、甜度等進行的研究較少。機器視覺系統是一種通過機器視覺代替人工目測的一種設備,通過將產品轉換成圖像,并將圖像信號傳遞給圖像處理系統對其進行分析,檢測結果客觀并具有可重復性,具有檢測結果準確、檢測效率高的特點[3]。因此,可以將機器視覺系統應用在水果自動分級系統上對火龍果進行自動分級。

  1設計思路

  1.1設計原理

  通過參考國家標準和火龍果的產地標準,將白肉火龍果主要分為3個等級,如表1所示。由表1可以看出:火龍果的分級主要通過果徑、果形是否有缺陷和色澤度進行分級,因此火龍果的自動分級系統主要從以上3個方面進行考慮。

  1.2系統流程

  火龍果自動分級系統主要由以下4部分組成,即水果傳送機構、光照與攝像系統、機器視覺系統和分級系統,分級流程如圖1所示。該系統基本工作原理:火龍果經由水果傳送機構連續不斷地傳送至光照與攝像系統,攝像頭對水果進行圖像采集;解碼后的圖像數據包括水果的直徑、缺陷和色澤等數據傳送給DSP圖像處理器,將圖像識別的結果與預定的結果進行對比后得出火龍果的等級,將分級結果和水果的位置信息一并傳送給系統分級機構,分級機構將火龍果落入對應等級的料槽內。

  .根據火龍果果實較大及表面有較多頁狀鱗片的特征,傳送機構采用無底果杯式傳送方式[4-5],如圖2(a)所示。無底果杯等間距的排列在傳送帶上,每個無底果杯上面放一個火龍果,水果和無底果杯隨著傳送帶運送進入光照箱內,拍攝并采集圖像。為保證火龍果表面特征都可以被采集到,在無底果杯的上下都設置攝像頭,側面的圖像通過與平面呈45°夾角的平面鏡輸出獲得,如圖2(b)所示。

  通過以上設置方式,1次拍攝即可以獲得4幅圖像。為了便于圖像后期處理,需要使水果和傳送機構的色差較大,因此將傳送裝置和拍照背景定為黑色。

  DSP處理器具有運算效率和精度高的特點,因此采用DSP處理器對圖像進行處理。攝像系統拍攝的圖片傳入DSP處理器,其內部芯片將圖像信號轉為數字信號并進行算法處理;處理完成后,將結果通過芯片轉換成火龍果的等級信息,并與位置信息一起傳遞給分級系統,火龍果分級完成。

  2分級方法

  2.1缺陷識別

  火龍果的缺陷識別通過給定閥值的方法進行。由于火龍果為近似圓形,因此拍攝時其表面灰度差基本相近,如果表面存在缺陷,則出現較大的灰度差。通過規定灰度差的閾值,當超過該閾值時,有缺陷存在;沒有超過該閾值,則沒有缺陷。

  3實驗結果分析

  為驗證水果分級系統的可操作性,取50個不同等級的火龍果分別通過人工和系統進行分級測試,結果如表3所示。由表3可以看出:系統分級效率遠高于人工分級,但是分級結果有差別,共有3個火龍果分級結果不同,通過對這3個火龍果進行二次人工分級鑒別,發現系統分級結果正確。經分析原因得出:人工分級工作量大、分級時間長,導致對于色度的混淆以及對于缺陷的疏漏。

  4結論

  基于機器視覺技術設計了火龍果的自動分級系統,該系統主要由水果傳送機構、光照與攝像系統及機器視覺系統和分級系統組成。其中,光照與攝像系統采用CCD攝像機和DSP處理器進行圖像處理,對火龍果的缺陷檢測、大小和色度進行分級。試驗結果表明:基于機器視覺的火龍果分級系統可以高效率、高準確度地對火龍果進行分級。

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