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《中国农业大学》 2005年
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计算机视觉在苹果外部品质检测与分级方面的应用研究

袁金丽  
【摘要】:研究水果品质快速无损检测技术,对于提高果品质量和生产效率、降低劳动强度有着重要价值。本文以苹果为研究对象,研究了计算机视觉技术应用于水果分级中的基本理论和方法。 1.研究了超快速中值滤波算法用于图像底层处理,并运用极坐标搜索的方法检测苹果边缘,提高了图像预处理速度。 2.研究了苹果大小的检测,并实现了大小分级。 3.利用半径序列的傅立叶描述子来描述苹果形状,将傅立叶描述子的1~13次谐波作为信息特征,输入神经网络,提出利用L-M算法训练网络,正确识别率为90%。 4.在颜色分级中,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征,然后采用改进的粒子群进化算法训练网络,对苹果进行颜色分级。结果表明该方法切实可行,不仅分级速度快,而且分级正确率高到95%。 5.分别利用参考图像法和标准球体灰度模型法初步实现了果面缺陷的检测。 6.设计了苹果外部品质检测与分级系统的应用软件。 本研究具有一定的实用价值。
【学位授予单位】:中国农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:S661.1

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