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计算机视觉技术在农产品自动检测与分级中的研究

王树文  
【摘要】: 我国是一个人口大国,而我国的人均耕地面积却远远低于世界平均水平,农业产值很低,提高农产品产后处理水平是增加农业产值的主要方法之一。进行农产品自动检测与分级可以大大提高农业产值,其中最重要的是农产品的表面缺陷检测,而计算机视觉代替人的视觉进行农产品自动检测与分级具有不言而喻的优越性。主要研究工作的总结如下: (1)建立了描述番茄与其图像相互关系的数学模型,并把对图像的处理变成对矩阵的各种操作。通过大量的实验研究,选择环形灯作为光源,选择白色作为背景组成光照箱,可以得到有利于后续处理的图像;并发现在B分量上,两峰间的距离最大,所以用B分量确定阐值T;建立一套适合番茄等农产品进行表面缺陷自动检测与分类的计算机视觉硬件系统。 (2)研究了图像处理窗口确定、去除噪声、图像分割、图像增强等多种低层处理的方法。利用区域阈值法对所采集图像的B分量进行图像分割;用快速中值滤波法较好地去除图像采集过程中受到的各种噪声干扰;用线性灰度变换进行图像增强;所研究的图像低层处理方法能满足进一步进行番茄表面缺陷检测和分类的要求。 (3)建立用区域增长法进行番茄表面缺陷区域检测,用BP算法训练的多层前馈神经网络对番茄的损伤进行分类。 (4)利用VC++6.0设计番茄表面缺陷自动检测与分类的应用软件,包括文件、图像采集、图像低层处理、表面缺陷区域检测、特征提取、网络训练、分类等七个模块,并能显示最终的检测与分类结果。实验证明番茄损伤检测和分类的准确度不低于90%。 本论文的研究结果对提高我国在本领域的研究水平,促进计算机视觉在我国农业工程领域的应用具有积极的意义。


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