收藏本站
《华中农业大学》 2008年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于计算机视觉的花生仁外观品质无损检测方法的研究

陈红  
【摘要】:外贸出口对花生仁的破损粒、霉变粒、大小、外形等外观品质有着明确的规定,但目前市场上除了光电色选机可以对霉变粒进行分拣外,其他外观品质指标主要依靠人工进行,难以满足不同的市场需求。计算机视觉具有无损、快速、可一次完成多个品质指标的检测、有利于设计制造自动分级流水线等特点,在农产品品质自动识别上有非常好的应用前景。利用计算机视觉技术进行花生仁外观品质检测研究,实现花生仁外观品质的自动、无损检测,对提高我国花生的市场竞争力具有重要意义。在这样的背景下,本文利用计算机视觉技术、图像处理技术和模式识别技术研究了花生仁外观品质检测方法。主要研究内容如下: 1.结合花生仁图像特征提取的实际要求,分析了几种常用颜色模型的特点,对噪声滤除、图像增强、图像分割、特征提取等图像基础处理算法进行了分析和研究,确定了适用于花生仁外观品质检测的图像底层处理算法。 2.为了实现对霉变花生仁的检测,研究了花生仁霉变过程中,颜色特征参数、纹理特征参数的变化规律,提取颜色特征H、I、S及纹理特征RW、GW、BW作为MATLAB所创建的神经网络的输入,利用BP神经网络模型实现了对正常、不新鲜、霉变三种情况花生仁的判别,正确分类率为96.67%、90%、93.33%;为了实现对霉变花生仁表皮霉变程度的判断,采用H和S的阈值识别出霉变区域,再经形态学处理,根据像素数目计算霉变区域面积比,对霉变花生仁的表皮霉变程度进行了判别,正确率为90%。 3.为了实现对破损花生仁的检测,提取破损区域的颜色特征,基于模式匹配,建立了以R、G、B颜色信息为特征参数的破损花生仁检测系统,实现完好与破损花生仁的自动识别,检测准确率为80.12%。 4.为了实现对不同形状花生仁的检测,采用傅立叶变换与傅立叶反变换对描述花生仁形状,该傅立叶描述子前13个谐波的变化特性可以代表花生仁主要形状。利用傅立叶描述子与人工神经网络实现了长形、普通形、三角形、椭圆形和圆形五个类别花生仁形状检测,判别正确率分别为90%、93.3%、96.7%、100%、93.3%。 5.为了实现对不同尺寸花生仁的检测,研究了花生仁面积、周长、长轴长、短轴长、圆度、偏心率、当量直径、紧凑度等几何形状参数的提取方法,建立了花生仁图像投影面积和花生仁重量之间的相关模型,结果表明,图像投影面积和重量存在较显著相关关系;基于支持向量机和几何特征参数建立的网络系统,对花生仁五个尺寸级别的识别准确率大于90%。 6.为了利用视觉技术检测花生仁货架期,研究了花生仁贮藏过程中表皮颜色、纹理、光泽等的变化规律,利用马氏距离判别准则建立了H、I、S三个颜色特征值参数及RW、GW、BW三个纹理参数与贮藏时间之间的关系模型,经验证识别准确率为86.25%。 7.对包括机械系统、视觉检测系统、控制系统、程序软件在内的花生仁外观品质检测系统的软硬件进行了设计,为实现基于计算机视觉的花生仁外观多个外观品质的无损、快速检测提供了理论基础和技术依据。
【学位授予单位】:华中农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP274.4

手机知网App
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 邢君;外贸花生的质量标准与改进措施[J];安徽农学通报;2001年01期
2 汪建;杜世平;王开明;;茶叶的计算机识别应用研究[J];安徽农业科学;2006年10期
3 侯宏花,陈树越,郭保全;医学B超图像降噪处理的三种方法比较[J];测试技术学报;2003年03期
4 王凤朝;黄树采;韩朝超;;基于改进的二维Otsu法的图像分割法[J];航空计算技术;2008年04期
5 杨新华;王艳;段永军;王关平;;基于MATLAB的图像增强处理系统的设计与实现[J];火力与指挥控制;2008年06期
6 邓继忠,张泰岭,洪添胜;一种用于水果碰压伤面积检测的数学模型[J];华南农业大学学报;2000年02期
7 崔晟,张英远,刘劲松;基于图像数据库的动态场景生成系统[J];红外与激光工程;2002年01期
8 游迎荣,范影乐;基于邻域信息的图像自适应滤波[J];杭州电子科技大学学报;2005年03期
9 王巧华;熊利荣;丁幼春;文友先;;鸡蛋新鲜度神经网络检测系统的研究[J];华中农业大学学报;2005年06期
10 王涛,刘文印,孙家广,张宏江;傅立叶描述子识别物体的形状[J];计算机研究与发展;2002年12期
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 向光蓉;基于图像识别的苹果分级研究[D];大连海事大学;2003年
2 李成;番茄果实的基础物理特征及力学性质的研究与应用探讨[D];东北农业大学;2005年
3 李少军;汽车牌照识别研究与应用[D];武汉理工大学;2006年
4 岑益科;基于机器视觉的鸡蛋品质检测方法研究[D];浙江大学;2006年
5 刘小英;基于图像分析的葡萄干分级技术研究[D];西北农林科技大学;2006年
6 刘中合;基于计算机视觉的玉米种子特征提取及应用研究[D];山东农业大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘治群;杨万挺;朱强;;几种图像增强算法的研究比较[J];合肥师范学院学报;2010年06期
2 张大明;樊晓香;刘华勇;李璐;;信息与计算科学专业“数字图像处理”课程教学探索与实践[J];合肥师范学院学报;2012年03期
3 汤自安;刘晓波;汪虽富;吕乃杰;;基于音视频矩阵的生产调度会议系统应用[J];安防科技;2009年04期
4 杨志艺;万书波;范仲学;闫彩霞;李春娟;单世华;;镉胁迫对不同类型花生品种籽仁品质和镉含量的影响[J];山东农业科学;2009年03期
5 石运庆;陈高;孙兵;单世华;陈静;苗华荣;胡晓辉;;花生种皮中一种NBS类抗病基因的克隆与序列分析[J];山东农业科学;2009年12期
6 房保海;王波;刘会梅;雷质文;张艺兵;门爱军;祝素珍;李正义;唐静;;花生黄曲霉生长预测模型的研究[J];山东农业科学;2011年05期
7 胡继胜;;基于小波变换的图像处理[J];安徽职业技术学院学报;2006年01期
8 顾转金;;基于DSP图像优化方案[J];安徽科技;2009年06期
9 李绍伟;李绍生;任丽;李军华;金建猛;范君龙;;高产油用型花生新品种开农36的选育与应用研究[J];安徽农学通报;2007年03期
10 吴奇志,周可金;安徽花生生产现状及竞争力分析[J];安徽农业科学;2005年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 谭守标;霍剑青;郝建;王晓蒲;赵永飞;谢行恕;;高分辨率软X射线显微成像下细胞的自动提取?[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 杨洁;王朝辉;;遥感监测中变化信息提取的方法探讨[A];江苏省测绘学会2011年学术年会论文集[C];2011年
3 刁智华;母媛媛;;一种基于马氏距离的SVM决策树多类分类算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
4 胡帆;廖斌;薛巧平;;基于轮廓的形状特征提取方法[A];2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集[C];2011年
5 胡庆新;王伟;顾爱华;;基于机器视觉的农产品物料分级检测系统关键技术研究[A];2011下一代自动测试系统学术研讨会论文集[C];2011年
6 张炜;蒋大林;郎芬玲;曹广鑫;王秀芬;;图像处理技术应用于选矿领域的综述[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年
7 李奔;吉海彦;;基于图像颜色特征的玉米种子神经网络分类研究[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年
8 赵建;;自适应平台直方图红外增强在DSP上的实现[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年
9 王佳佳;廖宁放;廉玉生;刘子龙;;基于八通道成像光谱仪图像配准技术研究[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年
10 高晓阳;王泽京;毕阳;张明艳;李红岭;孔彦龙;毛红玉;;基于单片机和机器视觉的马铃薯品质分级研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 成广雷;国内外种子科学与产业发展比较研究[D];山东农业大学;2009年
2 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 王咏胜;复数轮廓波变换的构造、扩展及其图像处理应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 付红丽;白令海冰间湖变化规律及相应的海洋过程研究[D];中国海洋大学;2010年
5 潘放;通航桥梁船撞风险分析与规避措施研究与应用[D];华南理工大学;2010年
6 李鹤喜;基于视觉反馈的焊接机器人自主示教关键技术研究[D];华南理工大学;2010年
7 朱小林;胶粘物盘式热分散机理与能耗建模研究[D];华南理工大学;2010年
8 徐少平;虚拟手术仿真中软组织实时形变模型的研究[D];南昌大学;2010年
9 包健;有限精度权值神经网络优化的研究与应用[D];华东理工大学;2011年
10 赖军臣;基于病症图像的玉米病害智能诊断研究[D];石河子大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马彦平;基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究[D];华中农业大学;2010年
2 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 贺静;基于DSP的鸡蛋蛋壳破损实时检测系统的研究[D];华中农业大学;2010年
4 沈昊;基于DSP图像处理的鸡蛋新鲜度实时无损检测研究[D];华中农业大学;2010年
5 徐复元;麻城油茶产业化现状分析及发展对策研究[D];华中农业大学;2010年
6 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
7 徐强;基于TMS320F2812的指纹识别系统的设计与实现[D];山东科技大学;2010年
8 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
9 徐元;基于双目立体视觉的匹配算法研究[D];山东科技大学;2010年
10 张杨;基于双目立体视觉的CCD测距系统设计[D];长春理工大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 万书波,王才斌,朱建华;山东省花生产业优势、问题及对策[J];山东农业科学;2004年05期
2 张建成;;我国优质花生产业的发展思路及措施[J];山东农业科学;2006年01期
3 杨伟强;王秀贞;张建成;禹山林;;我国花生加工产业的现状、问题与对策[J];山东农业科学;2006年03期
4 梁雯,刘松林;图像加权中值滤波及其分级实现方法[J];安徽大学学报(自然科学版);1997年02期
5 王年,李婕,任彬,汪炳权;多层次汽车车牌照定位分割方法[J];安徽大学学报(自然科学版);1999年02期
6 苏秋芹,吴文明,卢春生;加工专用型花生品种比较试验[J];安徽农业科学;2003年04期
7 汪庆宝,魏彩英;医学X-光片图像处理的几种新方法[J];北京工业大学学报;1991年01期
8 梅瑞仙,殷宁,张帝树;木材表面纹理强化工艺的研究[J];北京林业大学学报;1997年01期
9 吴绍宇,贾希海,何晓艳;杂交玉米种子质量现状、原因及对策[J];北京农业科学;1998年04期
10 唐圣学,刘波峰,徐东峰;基于模糊神经网络的颜色识别方法[J];传感器技术;2003年11期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 冯斌;计算机视觉信息处理方法与水果分级检测技术研究[D];中国农业大学;2002年
2 谢存;计算机视觉中若干问题实现技术和算法的研究[D];大连理工大学;2002年
3 成芳;稻种质量的机器视觉无损检测研究[D];浙江大学;2004年
4 凌云;基于机器视觉的谷物外观品质检测技术研究[D];中国农业大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 潘伟;计算机视觉在农产品自动检测与分级中的研究——番茄的自动检测与分级[D];东北农业大学;2000年
2 陆睿静;计算机视觉预处理算法研究与应用[D];广西师范大学;2001年
3 宁纪锋;玉米品种的计算机视觉识别研究[D];西北农林科技大学;2002年
4 王树文;计算机视觉技术在农产品自动检测与分级中的研究[D];东北农业大学;2002年
5 任东;种子纯度与活力快速测定的人工智能图像识别与处理系统[D];吉林农业大学;2003年
6 谢锋云;葡萄干颜色分选机的研究[D];长春理工大学;2002年
7 孙宗保;基于计算机视觉的粒度检测应用研究[D];江苏大学;2003年
8 董璐;数字图像处理与识别系统的开发[D];东南大学;2004年
9 徐歆恺;计算机视觉技术在作物形态测量中的应用[D];首都师范大学;2005年
10 时文;基于人工神经网络的平面图像识别研究[D];武汉理工大学;2005年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 尚春林;李松华;颜巾惠;余强;;基于OpenCv的多画面窗口设计[J];硅谷;2010年11期
2 任毅斌;王子嫣;于吉红;杜茂华;;数字图像中边缘检测算法综合研究[J];计算机与信息技术;2007年08期
3 高梅;李养成;;基于计算机视觉的航空仪表自动识别[J];西南民族大学学报(自然科学版);2011年04期
4 谭延凯;段智敏;杨华栋;占宇;;刀具磨损检测的图像处理技术研究[J];科技创新导报;2010年26期
5 王国贵;;基于计算机视觉检测的测量性能影响因素分析[J];制造业自动化;2010年14期
6 邓淑贤;李敏;程兰;;基于计算机视觉的高炉泡沫渣高度检测方法[J];辽宁石油化工大学学报;2007年03期
7 李哲毓;高明;马卫红;;基于计算机视觉的管壳表面划痕检测技术研究[J];应用光学;2007年06期
8 毕雁冰;;基于DSP系统的车道偏离视觉感知系统研制[J];深圳信息职业技术学院学报;2009年02期
9 张建辉;宋平岗;;基于计算机视觉的电机换向片检测系统的研究[J];机械设计与制造;2006年02期
10 李超;李运华;;基于机器视觉的高精度顶桥施工位姿测量系统[J];北京航空航天大学学报;2007年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 吴彦红;刘木华;杨君;郑华东;;大米外观品质的计算机视觉在线检测技术研究[A];农业机械化与新农村建设——中国农业机械学会2006年学术年会论文集(下册)[C];2006年
2 田武刚;潘孟春;陈棣湘;罗飞路;;基于视觉的电力机车自动过分相系统设计[A];中国电气化铁路两万公里学术会议论文集[C];2005年
3 席斌;王振雷;钱锋;;计算机视觉在工业监测系统中的应用[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
4 付永领;周华;张育胜;;基于图像处理技术的棒材自动计数算法研究[A];全国冶金自动化信息网年会论文集[C];2004年
5 刘燕德;吴继华;欧阳爱国;;水稻种子纯度动态检测系统设计与试验研究[A];农业工程科技创新与建设现代农业——2005年中国农业工程学会学术年会论文集第六分册[C];2005年
6 陈强;孙振国;;计算机视觉在焊接中的应用[A];第十次全国焊接会议论文集(第1册)[C];2001年
7 田涌涛;洪锡军;王有庆;李从心;;计算机视觉在先进制造技术中的应用[A];面向制造业的自动化与信息化技术创新设计的基础技术——2001年中国机械工程学会年会暨第九届全国特种加工学术年会论文集[C];2001年
8 周红;刘光蓉;;计算机视觉及其在谷物籽粒检测分级中的应用[A];中国粮油学会第三届学术年会论文选集(下册)[C];2004年
9 刘木华;黄乐;;牛生理成熟度光学图像检测技术[A];2007年中国青年光学学术研讨会论文摘要集[C];2007年
10 王晨升;王飞;;双路视觉的自适应立体影像合成及显示[A];图像图形技术研究与应用2009——第四届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 四川 刘焱彬;数码相机的图像处理[N];电子报;2001年
2 长人 编译;专家评索尼α100[N];中国摄影报;2006年
3 ;生活中的计算机视觉[N];中国计算机报;2006年
4 孙婧;视频图像处理技术在案件中的应用[N];西部法制报;2008年
5 武文;索尼两系列电视新品亮相[N];中国质量报;2008年
6 殷幼芳;印前图像处理技术对印刷质量的影响[N];中国包装报;2005年
7 金彧;★图像处理实用小工具Qimage又推新版[N];中国电脑教育报;2002年
8 ;智能化监控对图像处理能力提出更高要求[N];中国电子报;2009年
9 本报记者 刘晖;图像处理引擎的威力[N];计算机世界;2003年
10 赵军红 编译;仿生眼睛助盲人重见光明[N];科技日报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈红;基于计算机视觉的花生仁外观品质无损检测方法的研究[D];华中农业大学;2008年
2 王保平;基于模糊技术的图像处理方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
3 柴阿丽;基于计算机视觉和光谱分析技术的蔬菜叶部病害诊断研究[D];中国农业科学院;2011年
4 丁筠;基于生物技术与计算机视觉的食品微生物快速检测研究[D];吉林大学;2010年
5 郑长煌;基于混沌理论和计算机视觉对肺癌的诊断研究[D];暨南大学;2010年
6 李庆中;苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究[D];中国农业大学;2000年
7 金正猛;基于图像处理的高阶非线性偏微分方程[D];南京理工大学;2009年
8 冯斌;计算机视觉信息处理方法与水果分级检测技术研究[D];中国农业大学;2002年
9 赵书涛;基于计算机视觉的直读仪表校验方法研究[D];华北电力大学(河北);2006年
10 孟祥艳;牛肉物理特性与品质的检测方法研究[D];吉林大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈振涛;基于机器视觉方便面外观品质检测的研究[D];江苏大学;2007年
2 霍丙全;基于计算机视觉技术的人参等级评定的研究[D];吉林大学;2005年
3 武琳璞;基于计算机视觉的凸轮磨削自动定位与在线检测技术研究[D];燕山大学;2005年
4 刘宇;定日镜反射光斑仿真及定日误差的视觉测量技术研究[D];北方工业大学;2009年
5 姜庆胜;基于计算机视觉的机械零件平面曲线检测和识别研究[D];浙江工业大学;2005年
6 杨广华;一种基于图像处理的交通监控系统[D];北方工业大学;2005年
7 曹敏;基于图像处理技术的大豆植株氮素测定研究[D];吉林大学;2005年
8 张建恩;基于计算机视觉的玻璃瓶缺陷检测系统[D];重庆大学;2005年
9 刘中合;基于计算机视觉的玉米种子特征提取及应用研究[D];山东农业大学;2007年
10 刘康华;基于计算机视觉的钻尖参数检测系统的研究[D];湖南大学;2009年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026