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薯条外观质量识别中图像处理技术的研究

徐道娟  
【摘要】: 薯条不仅营养丰富、风味独特,而且具有较高的经济价值,在国际上愈来愈受青睐。但目前国内,除了引进的国外生产设备外,在薯条的生产技术上仍没有能完全实现自动化流程,尤其是它的分选工序大多数停留在人工检测的初级阶段。本论文研究:利用计算机图像处理技术来代替人工分选,为实现薯条的智能化机器大生产提供理论和实验依据。 本研究的薯条分级过程也就是利用薯条的形状、尺寸及颜色的特征参数来实现对薯条外观质量识别的过程。首先获得BMP格式的原始薯条图像,为提高软件的适用性,编写5种常用图像格式(PCX、GIF、TIFF、JPEG和TGA)转换成BMP格式的程序模块;接着用最大方差自动取阈法对图像进行分割,实现薯条与背景的分离,利用数学形态学的相关知识对杂质和噪声进行过滤,利用中值滤波对图像进行平滑及利用种子填充法对薯条图像内部出现白点、亮斑等进行填充;然后通过最小外接矩形法去除大颗粒杂质并对薯条作标记,结合图像处理的细线化、剪枝技术和数学几何、色度学等方面的知识,获得薯条5个形状特征值和2个颜色特征值:长度、3个宽度、曲率、色调值的均值和标准方差;最后,借助模式识别技术,设定这7个参数阈值来达到薯条质量识别的目的。通过对216条薯条进行试验,识别完全正确率达83.8%,误判率达16.2%。 本研究开发的一套薯条外观质量识别应用软件,功能齐全,界面友好,适用性广。


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