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基于多信息融合的苹果智能分级技术研究

王克俊  
【摘要】: 我国是水果生产大国,水果的种植面积与产量均处于世界前列。但由于国内水果的产后分级方式大多仍停留在原始的利用人工进行分级的初级阶段,导致分级精度差、效率低。优质的产品中往往掺杂有质量较差的果品,从而严重影响了国产水果在国际市场上的竞争力。针对这一问题,本文基于机器视觉研究了苹果品质特征的检测与分级技术,研究成果可作为水果分级生产线的理论依据与技术参考。 本文首先对苹果图像的预处理方法进行研究。 (1)通过对苹果图像噪声的分析,并应用提升小波变换结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数的图像降噪改进算法对苹果图像进行降噪实验。结果表明,该方法可以得到理想的降噪效果和相对于传统方法更好的降噪性能。 (2)研究了基于模板图像法的苹果图像与背景的快速分离与边缘检测方法。实验表明,该方法对苹果图像与背景的分离和边缘的检测是快速、有效的,其效果可以满足进一步对苹果的大小、果形、表面颜色和表面缺陷等特征的检测要求。 其次,对苹果的各种缺陷特征进行了详细分析,并对各缺陷的检测方法进行了研究。 (1)应用最小外接圆与最大内切圆法对苹果的果径与果形指数的检测方法。实验表明,通过该方法得出的苹果果形指数更符合人们对苹果果形的评价习惯; (2)在HSI颜色模型空间下,研究了苹果表面颜色各分量的分布特点。结果表明,对H分量进行阈值分割可以得到更好的着色度指标; (3)在HSI颜色模型空间下,对苹果图像的Ⅰ分量利用改进的分水岭算法提取表面缺陷特征。该方法对苹果突出的表面上出现的碰压伤、刺伤、磨伤、雹伤等主要缺陷的检测比较有效。 最后,基于多信息融合理论及改进的BP神经网络分类器对苹果的大小、果形、着色面积、表面缺陷四组特征信息进行特征融合,并判定其综合品质与等级。实验结果表明,训练后的信息融合神经网络分类器的分级准确度可达90%。从检测结果来看,该方法用于苹果品质的自动分级是可行的。


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