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《江南大学》 2017年
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基于嵌入式平台的苹果果形及颜色的实时识别与分级

黄兆良  
【摘要】:随着人们生活水平的日益提高,对苹果品质的要求也越来越高。苹果的外部品质是苹果分级的重要依据,直接影响着消费者的购买欲望。果形和颜色是苹果外在品质最主要的两大参数,传统的基于PC机的苹果分级检测系统,存在检测效率低、分级速度慢、体积庞大、系统复杂等问题,在普通果农及中小企业中很难推广。为了降低水果检测分级系统成本,提高检测分级的精度和速度,促进自动检测分级装置的普及化,进而提高果农收入,开发并研究快速、精确、低成本的苹果品质检测分级系统具有十分重要的现实意义。由于嵌入式系统具有体积小、成本低、稳定性高等优点,在机器视觉等领域应用广泛。本课题主要研究内容是以嵌入式系统为平台,以机器视觉技术为手段,开发一套苹果果形及颜色的实时识别与分级系统,可以快速、准确的实现苹果果形和颜色的检测。对于提高苹果的经济效益,提升苹果市场的竞争力有着重要的意义。论文的主要工作如下:(1)完成系统平台的软件设计。完成了LCD驱动的移植、USB摄像头驱动、NFS文件系统的构建;搭建了嵌入式Linux交叉编译环境;并在linux下编译配置QT,移植到嵌入式开发板上。(2)搭建步进电机运动控制系统与图像采集系统。步进电机运动控制系统主要通过步进电机驱动滚轴运动,带动苹果在运动平台上滚动前进。完成了PWM驱动编写移植、借助QT实现步进电机速度与转动方向的控制。图像采集系统主要完成图像的采集,系统以V4L2编程框架为基础,采用CMOS摄像机实时采集苹果图像并传送到嵌入式开发板中,然后通过mmap映射,绕过了内存缓存区,在LCD屏幕上实时显示图像与检测结果。(3)对采集到的苹果图像进行预处理。检测图像中苹果的果形和颜色时,对采集到的苹果RGB图像进行光照补强,降低光照变化和不均匀性带来的影响;在此基础上,提取苹果图像的RGB分量,计算各像素R、G、B分量的绿(G)/蓝(B)和红(R)/绿(G)比值,通过训练获得其分割阈值,实现苹果图像和背景的准确分割。(4)利用机器视觉技术实现苹果果形和颜色的检测分级。在苹果的果形检测过程中,首先对苹果图像进行标定,然后采用圆度来描述苹果的果形,计算苹果最小半径与最大半径的比值,实现对苹果果形的检测;在苹果的颜色检测过程中,通过基于超红-超绿阈值分割法对分割后的苹果图像进行红色区域检测和面积计算,实现对苹果颜色的检测。
【关键词】:苹果 果形检测 颜色检测 ARM11 机器视觉
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:S661.1;TP391.41
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 绪论8-13
  • 1.1 课题研究背景及意义8-9
  • 1.2 国内外水果检测分级研究现状综述9-10
  • 1.2.1 水果果形特征提取判别方法研究现状9-10
  • 1.2.2 水果颜色特征提取判别方法研究现状10
  • 1.3 嵌入式技术发展概况10-11
  • 1.4 论文主要工作及结构安排11-13
  • 第二章 嵌入式苹果品质检测与分级系统整体设计13-27
  • 2.1 系统总体设计13-14
  • 2.1.1 系统需求分析13
  • 2.1.2 系统组成及工作原理13-14
  • 2.2 系统硬件设计14-20
  • 2.2.1 嵌入式平台15-19
  • 2.2.2 运动控制平台与驱动19
  • 2.2.3 图像传感器选择19-20
  • 2.3 系统软件平台的搭建20-26
  • 2.3.1 宿主机Linux开发环境搭建21-22
  • 2.3.2 Bootloader移植22-23
  • 2.3.3 配置网络服务23
  • 2.3.4 Linux内核移植与裁剪23-24
  • 2.3.5 根文件系统的构建24-25
  • 2.3.6 QT/Embedded25-26
  • 2.4 本章小结26-27
  • 第三章 运动控制平台的设计及图像的采集实现27-36
  • 3.1 运动控制平台的设计27-31
  • 3.1.1 Linux下驱动的设计27-29
  • 3.1.2 编写控制界面29-31
  • 3.2 图像采集系统的实现31-35
  • 3.2.1 USB摄像头驱动程序的移植32
  • 3.2.2 LCD驱动的移植32-33
  • 3.2.3 基于V4L2的图像采集编程33-35
  • 3.3 本章小结35-36
  • 第四章 苹果图像预处理36-45
  • 4.1 光照补偿36-37
  • 4.2 对比度拉伸37-38
  • 4.3 图像灰度化38-39
  • 4.4 图像分割技术39-44
  • 4.4.1 最大类间方差法39-40
  • 4.4.2 彩色图像分割算法40-42
  • 4.4.3 Kmeans ++算法42-43
  • 4.4.4 训练阈值分割法43-44
  • 4.5 本章小结44-45
  • 第五章 苹果果形和颜色的检测分级45-55
  • 5.1 苹果图像标定方法45-47
  • 5.2 苹果果形检测分级研究47-50
  • 5.2.1 苹果果形特征提取47-49
  • 5.2.2 果形分级实验与结果49-50
  • 5.3 苹果颜色检测分级研究50-54
  • 5.3.1 颜色模型的选取50-52
  • 5.3.2 苹果图像红色特征分量提取52-53
  • 5.3.3 颜色分级实验与结果53-54
  • 5.4 本章小结54-55
  • 主要结论及展望55-57
  • 主要结论55
  • 展望55-57
  • 致谢57-58
  • 参考文献58-61
  • 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文61

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