【正文】 薯 。....。 , 。 疊矗 一167。 .蘋果的分光反射特性實驗 蘋果的分光反射特性實驗是采用美國分析光譜儀器公司 生產(chǎn)的光譜分析儀 ~來進行的 ,如圖 .所示。梨的表面顏色為淺黃色 ,正 常部分和腐爛部分反射率在可見光域內(nèi)有較大差異 ,最大達 %左右 ,在波長小于 的近紅外域 ,其反射率之差最大達 %。而完全福變果在 ~ 地大于正常部位 ,隨后變化趨勢與正常部位相似。 距離平方反比定律 :一個發(fā)光強度為的點光源 ,在距離它處的垂直于光線投射方 向的平面上產(chǎn)生的照度與這個光源的發(fā)光強度成正比 ,與距離的平方成反比。該體系定義了光通量、照度、亮度、 發(fā)光強度等主要的光度學(xué)參量 ,并闡明了它們之間的關(guān)系。圖像分割是圖像處理技術(shù)的基 本方法之一 ,應(yīng)用于諸如染色體分類、景物理解系統(tǒng)、計算機視覺等方面。數(shù)據(jù)的壓縮主要通過圖像數(shù)據(jù)的編碼和變換壓縮完 成。 圖像的增強用于調(diào)整圖像的對比度 ,突出圖像中的重要細節(jié) ,改善視 覺質(zhì)量。 ●內(nèi)置 緩存 ?；?:。 圖實驗所用攝像頭 .圖像采集卡 在本研究中采 用的是 /圖像采集卡 ,如圖所示。≥ % 截止區(qū)截止深度 .%射線至 溫度范圍 :. 。光照箱 的內(nèi)表面涂戍乳白色 ,以增強漫反射 ,背景顏色為藍色。光 源采用支 /熒光燈 ,選用的搬像頭是 ,Ⅱ黑自數(shù)字攝 像頭北京哈勃公司 ,圖像采集是 /彩色、黑白圖像采集卡 加拿大公司 ,計算機為 工控機。 攝像頭控制輸入輸出接口 ,主要負責(zé)協(xié)調(diào)攝像頭進行同步或?qū)崿F(xiàn)異步重置拍照、 定時拍照等功能 。 氚燈 ?。光源的顯色性 是衡量光源的視覺質(zhì)量的重要指標(biāo)。首先采用攝像頭或其它圖像拍攝裝置將 目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號 ,然后轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號傳送給專用的圖像處理系統(tǒng) ,根據(jù)像素分布、 亮度和顏色等信息 ,進行各種運算來抽取目標(biāo)的特征 ,根據(jù)預(yù)設(shè)的容許度和其他條件輸出 判斷結(jié)果。 第章緒論 碩‘學(xué)位論殳 、提出井討論進行蘋果分光反射特性實驗的依據(jù) ,進行蘋果分光反射特性實驗 ,找 出滿足本研究要求的濾光片中心波氏。在 壩‘學(xué)位論文 第一章緒論 ?光譜范陶 ,通過單色圖像和二階差分方法分析各個蘋果對光譜響應(yīng)的不同 ,把 蘋果分為無污染和受污染兩婁。 圖一計算視覺系統(tǒng) .? 年 ,.【研制成功了近紅外高光譜成像系統(tǒng) ,并設(shè)計算法檢測蘋果表面上新 和 兩種蘋果撞傷天后 的撞傷和舊的撞傷。利州這個系統(tǒng)他們采集在到 之間共 個光譜波段的有排 泄物和食品污染的家禽體的光譜圖像和空間圖像數(shù) %,而非線性則可達 %。對這 兩組波段 ,不同品種蘋果上較重污染的部分用簡單的閽值法就可以比較容易檢測山來。實驗結(jié)果表明 :對 于完好的表面 ,用波段來判斷是可行的 :但是對于缺陷檢測 ,用四個波段的圖像來 判斷更適合。通過曲類 型的和五類型的分類廊用 確定來識別細微的表面特征的有效光譜波段。采集劍的圖像經(jīng)過處理后可以分割出欲陷部分 ,然后記錄各個缺陷部 分。然后 ,:采集 住前加以這些渡艮為中心波濾光片的光譜幽像。年 ,韓樹豐 ,俺勇“增提出了一種基于作物生長過程中根據(jù)作物及土壤 狀況來決定施肥量的氮肥管理系統(tǒng)。試驗證明 ,利用多光譜診斷植物的病害是可行的。試驗表明 ,該方法檢測速度快 ,止確率高 ,適范圍寬 ,能夠滿足水果自動檢測 要求。利剛 圖像的分量灰度直方圖進行圖像與背景的分離 ,然后用鏈箝法搜索并細化輪廓 ,采用 最小外接矩形法求橫徑、縱徑 ,其測量尺寸與實際尺寸的相關(guān)系數(shù)為 .。 ,?,累計值作為模式輸入 ,用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行水果顏色分級 ,與人分級具有 %的一致率。年 ,徐娟”研究了靜態(tài)水果圖像的并行處理技術(shù) ,提出了水果大小、 顏色、果形分級的并行處理算法 ,該算法達到了每秒個蘋果的分級速度。結(jié)果表明 ,該算法對水果的識別率比較高。年 , 等采用彩色攝像系統(tǒng)研究扁豆分級問題 ,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立色彩識別模 型 ,分級正確率可達 %。年 ,“為了分割水果 表面缺陷提出球形體灰度變換法。隨著圖像處理技術(shù)的專 業(yè)化與計算機硬件成本的降和軟什性能的提高 ,計算機視覺技術(shù)己廣”泛應(yīng)用于水果、裔 禽品等農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)檢測。隨著我國貿(mào)易的迅速增加 , 年代以來我國先后沒計制造了些分級設(shè)備 ,但其中大部分還是采用機械式尺寸分絨 , 分級精度低 ,而且不能對水果形狀、顏色、缺陷等分級。 計算機視覺技術(shù)無損檢測方法是研究用計算機模擬生物外顯或宏觀視覺功能的科學(xué) 和技術(shù)。如圖 ?所示 ,在年里 ,水果產(chǎn)最翻了近倍。我國加入后 ,進一步降低關(guān)稅和開放農(nóng)產(chǎn)品市場是 必然趨勢 ,我國農(nóng)業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)所面臨的競爭將會更加激烈。 士、177。 和177。通過該實驗測定蘋果的完好、碰 傷、腐爛、果梗和花萼等不同表面組織的光譜反射特性曲線 ,進而可以得出區(qū)分不同表面 組織的波段 ,然后選擇 合適的濾光片 ,有利于水果分級精度的提高。 、建立并完善了適合本研究的多光譜圖像系統(tǒng)。 、根據(jù)圖像代數(shù)運算的理論 ,把在177。由此可見 ,/ 比率圖像的識別率要稍高于單色圖像 ,也高于 其他幾種比率圖像的識別率。其中一個主要原因是由于我國 農(nóng)產(chǎn)品收獲后加工水平太低 ,從而制約了農(nóng)民收入的提高 ,極大地阻礙了我國國民經(jīng)濟的 發(fā)展。 ..水果分級的需求 中國是水果生產(chǎn)大國 ,水果總產(chǎn)量占世界總產(chǎn)量的 %,居世界之首。面對 當(dāng)前入世后水果銷售方面的嚴峻形勢 ,提高我國水果產(chǎn)后的加工能力和技術(shù)水平迫在眉 睫 ,而研究提離水果品質(zhì)的檢測和分選技術(shù)就具有了尤為重要的現(xiàn)實意義。 我國現(xiàn)有的水果分選技術(shù)還處于手上和半機械階段。它綜合了光學(xué)、計算機科學(xué)、自 學(xué)科 ,以計算機視覺為基礎(chǔ)的機器智能漢 動化技術(shù)、模式識別技術(shù)、人Ⅲ『智能技術(shù)等多 圳代替人的肉眼視覺識別 ,具有潛在的應(yīng)用價值和良好的發(fā)展前景。提出以結(jié)構(gòu)光形成的幽像識 劃蘋糶果梗、花萼與缺的方法。通過將蘋果果 面沿花萼、花梗方向分區(qū)并分別進行處理 ,解決了岡蘋果果面曲率不同而引起的反射梯度 不同的問題。該方法雖然可以實現(xiàn)污點、缺陷與 果梗、花萼的同時鑒別 ,但只能判斷出果梗、花萼的大致區(qū)域所在。 相對于國外研究而言 ,國內(nèi)對于計算機視覺水果自動技術(shù)的研究起步較晚 ,但近年來 在借鑒國外成功經(jīng)驗的基礎(chǔ)上。 ~。在水果顏色分級中 ,以顏色信息的色度分量作為分級指標(biāo) ,并利用遺 傳算法實現(xiàn)了顏色分級神經(jīng)嘲絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計和訓(xùn)練。年 ,沈明霞 ,李秀智 ,”等對水果品質(zhì)檢測中的模期閥值分割方法 進行了研究。圍∈像技術(shù)在水果品質(zhì)無損檢測或音禽昂品質(zhì)檢測中的應(yīng)用還 沒有相關(guān)報道。在觀察皮膚黑色素沉著、色素痣 和黑色素瘤等皮損圖像時應(yīng)用波艮 ~,皮膚毛細血管或出血斑時選用波氏 ~,白癜風(fēng)選用 ~等 ,可使圖像更加清晰。 瓶國外專家學(xué)者除了把 多光譜圖像技術(shù)應(yīng)州在農(nóng)業(yè)遙感、精細很業(yè)等領(lǐng)域的研究外 , 近年來也同時把多光譜圖像技術(shù)席刪莊水果品質(zhì)無損檢測和畜禽帚一吊質(zhì)檢測中 ,并取得了 大量的研究成果。輸入的快速傅立葉變換的光 譜圖像強度時 ,則有 .%的校準(zhǔn)性和 %有效性。 年 ,.等人通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對帝國和金帥蘋果的表面質(zhì)量進行分級。在 之間的光譜以 .的間隔被記錄成個波段。 年 ,..等人研制了一個光譜范圍從 ~的高光譜成像系統(tǒng)。 年 , 等人利用多光譜技術(shù)對芒果的成熟度進行檢測。在線試驗結(jié)果表明 :用這種方玄能 %區(qū)分 出完好的蘋果 .。本研究表明近紅外高光譜成像技術(shù)對檢測蘋果表面的撞傷是非常有效的。 本項研究以蘋果為研究對象 ,主要內(nèi)容是利用多光譜圖像技術(shù)米檢測蘋果表面腐爛、 撞傷等常見表面缺陷 ,探索蘋果多光譜圖像中光譜信息和各種表面缺陷之間的關(guān)系 。 .本章小結(jié) 本章闡述了利用計算機視覺和幽像處理技術(shù)進行水果品質(zhì)檢測與自動分級技術(shù)研究 目的和意義 ,綜述了目前國內(nèi)外應(yīng)用計算機視覺技術(shù)和多光潛圖像技術(shù)進行水果品質(zhì)檢測 與分級的研究現(xiàn)狀及存在的問題 ,提出了本研究的主要內(nèi)容。 確定光源主耍是要考慮光源的顯色性。 白色熒光燈 .:目光色燈 。線陣 攝像頭一次只能獲得圖像的一行信息 ,被拍攝的物體必須以直線形式從攝像機前移過 ,才 能 獲得完整的圖像 ,而面陣攝像機可以一次獲得整幅圖像的信息。碩士學(xué)位論文 第二章本研究的多光漕強像采集系統(tǒng) .本礙究的多光譜圖像系統(tǒng) 本研究所采用的多光譜舀像系統(tǒng)的硬件組戒如圖所示 ,主要包括光照箱、熒光燈、 攝像頭、濾光片支架、濾光片、圖像采集及計算機。碾士學(xué)位論文 第二章本研究鴿多光譜凰像采集系統(tǒng) 根據(jù)已有的研究 ,本研究設(shè)計的光照箱規(guī)格為的長方 體 ,所用 材料為復(fù)合三夾板。 』 ,一 : 『 ??一 一 ● 圖照度隨時間變化情況圖為攝像頭視場凼一張均勻向板的灰度分布墨 ,由固可見 ,攝像頭視 場內(nèi)的光照基本均勻 ,四個角上由于鏡頭陰影導(dǎo)致所見灰度低于視區(qū)中心 ,實際情況并非 如此。該攝像頭使用 /英寸高清晰度行間變第 二章本研究的多光譜圖像采集系統(tǒng) 碩上學(xué)位論文 換器件 ,分辨率為 ,幀速率為幀 /秒 ,掃描面積 .水平 .垂直 毫米 ,制式視頻信號輸出 ,使用環(huán)境溫度。 ?支持、 .以及等不同制式標(biāo)準(zhǔn)輸入 ?支持錄像機輸入 。 ●。 ..計算機系統(tǒng) 本研究所用的計算機為 ,其為 /,內(nèi)存 ,硬盤 ,工作在 操作系統(tǒng)環(huán)境下