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《长安大学》 2017年
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基于机器视觉的番茄收割机实时分拣系统研究

袁紫薇  
【摘要】:现阶段我国番茄采摘基本依靠人力,随着城镇化进程的加速,越来越多的劳动力成为工人,农业面临劳动力高龄化和人力资源日渐缺乏的问题,劳动力成本高而且不易获得。本课题立足于农业机械的发展,研制一种番茄联合收割机用成熟番茄识别和分拣方法,旨在提高农业机械的智能化水平。分析了番茄收割机中的番茄运动过程,确定了番茄实时分拣系统的功能;针对从成熟番茄中剔除未成熟番茄和杂质的功能需求,提出了基于机器视觉的果实分拣方法,确定了单列拍摄和气缸击打剔除未成熟番茄和杂质的分拣方案。在硬件系统上,以NI CVS1458图像实时处理器和Basler智能相机构建了番茄分拣系统的图像采集系统,通过光电传感器感应的方式来触发和采集番茄。在软件系统上,以LabVIEW为平台下设计了番茄分拣的识别系统,具有图像触发采集、存储、分析等功能,从而实现实时分拣。针对番茄收割机的特点,改进了番茄的铺排方式,提出了一种漏斗式提升输送带,优化番茄进入机器视觉系统的方式,解决了番茄堆积问题,避免拍摄设备视野中的番茄相互遮挡或紧密排列,极大的简化了番茄识别的图像处理。设计了合适的光源系统,提高图像采集质量。针对番茄分拣的特点,突破提取一种颜色分量获得灰度图像的局限,提取同一彩色图像的H,S两种颜色分量,获得两种不同的灰度图像,分别对两种灰度图像进行二值化处理,然后通过逻辑运算将两幅灰度图像合成一张灰度图像,试验结果表明该方法可有效区分成熟番茄与未成熟番茄。简化图像处理的算法,在能够达到技术要求的前提下尽量选择简单的算法,提高运算速度,减少内存的占用量。本文中多次用到了图像的逻辑运算,将现有图像和一幅进行了简单处理的图像进行逻辑运算合成一幅符合要求的图像,避免应用复杂的算法。完成了基于LabVIEW的番茄自动识别软件系统,并进行了分拣试验,通过对在自然光照下拍摄的100张番茄照片样本进行实验,误差率为2%,结果表明该系统准确率,适用于番茄收割机的工作环境。
【学位授予单位】:长安大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:S225.92;TP391.41

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