畢業(yè)論文水果品質(zhì)自動分級的機器視覺系統(tǒng)(編輯修改稿)
2025-07-07 23:57 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 。 為了評估利用 開發(fā) 的 傳感器 估計的演的精度 ，顏色測量取自 22 西紅柿幾個表面。這些部 位 從一個紅綠色顏色 變動 為紅色。機器視覺系統(tǒng)確定果實顏色 的能力 通過比較常用于不同的水果 的 幾種標準色指數(shù) 得到了計算 。 這些 指數(shù) 從獵人 實驗室 獲得，和 由三色度計圓形區(qū)域（ 8 毫米直徑）在 選定的每一個部門隨機提供的值 一致 。 為了 評估該 對 莖的位置的算法 的 性能， 每一個 ， 100 個桔子隨機的 角度 圖片和100 蘋果的都被使用。在桃子 的情況下 ， 76 個水果 中每個水果都 隨機取向 的取了 兩個圖像，共提出了 152 圖像。該圖像分析算法 得到 了應用 同時 莖的重心 也 顯示在 了電腦屏幕上。然后， 操作者 決定 是否 系統(tǒng)正確地 在個圖像中 檢測到 莖 。 在確定視覺系統(tǒng)在測量大小和檢測瑕疵的精度 前 ， 為了 估計 人工操作 的精度和重復性 要 進行一個簡單的試驗 ， 這是目前商業(yè) 分級廠房的 的參考。 由于蘋果 的形狀更加不規(guī)則所以 被用于這些實驗。桃子和柑橘更 加類似 球形， 因而 更容易被視覺系統(tǒng) 分辨 大小。 在第一個實驗中， 40 個周長 63 和 86 毫米之間 的 蘋果 被 隨機挑選。每個蘋果的大小 被 專家 用 卡鉗測量了兩次。兩個測量進行了比較 并且 通過平均 誤差來 計算精度。 為了估計 檢測瑕疵時 人工操作的 重復性 ，另一個檢測是： 48 個蘋果被 機器分類后被 選定，其中 24 個 列為有缺陷的 ， 其他 24 個為無缺陷。 接著，三位專家 人工的將他們 歸入 同樣的兩類 。 15 分鐘 后 ，他們重新歸類 該 蘋果。兩 次 分類之間的 相似性和 異同 被 記錄。 視覺系統(tǒng)的 在線 重復性 在線測試， 為了 檢查機器 在 商業(yè)條件 下 工作 的重復性 ， 使用 了 1247 個 金冠蘋果，大小 在 64 和 92 毫米 之間 。 果實 在 西班牙標準為基礎 上 被分為三 類，根據(jù)其 尺寸 和外部污點。測試包括水果通過傳遞機，盒裝水果 ，根據(jù) 相應的 類別。 各自的箱反復通過該系統(tǒng)， 并且對 在分類 中 產(chǎn)生的變化 進行 觀察并計數(shù)。 （圖四 .圖像分割流程） 形 態(tài) 特 征 水 果 尺 寸 水 果 形 心 圖 像 分 割 像 素 分 割 緩 沖 畢業(yè)論文 表一給出了 桔子，蘋果和桃子 的圖像 像素 分割性能 ，指出 一種和剩余其他種類分開的 最佳分離背景（ 100％）， 使更 好的估計質(zhì)心和水果的大小。 大多數(shù)像素分割 程序 中出現(xiàn) 的錯誤 是由于孤立 的 或小群 的 像素， 這些 主要位于相鄰 區(qū)域 的邊界。這些 誤差 可以檢測和糾正 ，如果 每個分割區(qū)域 的 特征 得到 計算，因為 這些群 由于面積小常被 分割 為忽略不顧的區(qū)域 。 干檢測 該系統(tǒng)檢測 莖 的性能 被 進行了測量 ， 使用 了 93 個橘子 ， 95 個 蘋果和 140 個 桃子 的 圖像， 而大多數(shù)圖像都是在線獲取的 。 實驗表明， 桔子 的圖像中有五幅 莖未檢測 出 來 ，而在另外兩 幅中 ，瘀傷 和莖的檢測發(fā)生了 混淆。 對于桃子 ， 73 個圖像 中有一幅莖沒有檢測出來 ， 盡管 其中 79 圖像中有 11 幅沒有莖，所以有誤測 。 在蘋果中 ， 87 個圖像 中有兩個莖沒有檢測出來，然而 ， 卻被誤測為三分之十三 。 對于剩下的 三個水果的圖像， 莖被 正確的檢測和定位（見表 2）。莖的不同顏色或形狀和 水果果 型， 能引起莖 檢測 的 結(jié)果不同。不過， 在 莖和瘀傷 之間有一點混淆 ，大多數(shù) 的混淆 錯誤是由于 在沒有莖的水果中將 瘀傷檢測 為了 莖。 專家們 在兩次獨立的實驗中測量同一個蘋果的尺寸 的平均精度為 毫米， 呈現(xiàn)了 約 ％ 的 相對誤差 。 但是，考慮到水果正 確 的 大小作為六個測量的平均值（每畢業(yè)論文 個 專 家 兩個有效測量），平均精度 毫米（ ％的相對誤差）。 這些數(shù)字 可能與 視覺 系統(tǒng) 最大期望精度有關(guān) ， 該精度不會超過 專家 的精度 ， 只 是測量 的 參考。 因此，一個 1mm的誤差課容許，當 分析系統(tǒng) 在線 結(jié)果 的 重復性 時 。 當專家 按 分類中所述的 尺寸種類進行 水果分類 時 ，他們表現(xiàn)出平均 94％ 的可 重復性 。 視覺系統(tǒng)的可重復性由最小尺寸水果的 89％ 變化到極端大的水果的 100％，平均為 93％ （見表 3）。 考慮到標準允許的 10％的誤判，其結(jié)果可以被視為 良好 。一個錯誤的來源是由于大多數(shù) 蘋果為 7274 和 7982 毫米 ，而 74 毫米被選為 大小之間的臨界尺寸 。 專家們估計 果皮上的損害程度 時 的 重復性 介于 85%和 90％，平均為 88％（見表4）。 由于該系統(tǒng) 被專家編程和培訓，從理論上說，它的性能 受到了專家們的 重復性的限制 。 因此， 視覺系統(tǒng) 重復性的最大期望 值 約 88％。 表 5 顯示， 該系統(tǒng)在線進行外觀缺陷檢測 時 ，有 86％重復性。 這些錯誤是由于 在預測質(zhì)量時 三個因素被 考慮了 ：最長的缺陷，受損面積和 褐色化 區(qū)。 如果只有其中一個估計 參數(shù)變化，品質(zhì)變化從一個傳遞到另外，果實 將 被歸類在不同的類別。 這一事實特別 影響了類型一 ，那里的重復性被認為是較低的 ，
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