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基于机器视觉的马铃薯外部品质检测与分级
资料介绍
目前,我国马铃薯外部品质检测和分级绝大多数是静态的,无法满足在线检测的需要。而且国外的马铃薯在线检测和分级设备成本高,在我国无法普及使用。鉴于此,本研究从我国目前的国情出发,利用机器视觉技术和单片机技术,设计了马铃薯外部品质检测和分级控制系统,旨在提高马铃薯外部品质检测和分级的准确率。本文的主要内容如下:
1.马铃薯彩色图像获取
设计马铃薯动态图像采集系统,在图像采集系统的光照箱外安装一对红外对射传感器,马铃薯触发传感器并产生外部中断触发信号,控制CCD摄像机拍照,从而实现马铃薯动态图像采集的自动化。
2.基于标准差的马铃薯外部缺陷检测
提出基于R、G、B三个分量的标准差进行马铃薯暗色部分的缺陷分割,并通过计算缺陷面积进行外部缺陷的检测和判定,试验验证此方法对有缺陷马铃薯和无缺陷马铃薯检测的准确率分别为93%和90%,可满足实际检测的要求。
3.基于单片机控制的马铃薯重量分级系统设计
马铃薯重量分级控制系统由单片机控制。称重传感器采集马铃薯的重量信息,再经过信号放大、A/D转换,将放大后的数字信号传送给单片机,单片机分析后确定所在的通道,通过执行机构实现重量分级。
4.软件设计及试验
马铃薯外部缺陷检测由Matlab7.6软件实现,重量分级系统软件程序由Keil软件编写,软硬件结合实现对马铃薯外部品质的检测。通过试验进一步优化机械传动的参数,确定分级的准确率和效率。
本论文研究的马铃薯外部品质检测系统实现了马铃薯外部品质的实时检测与分级,同时可以提高分级的效率,且对于类似椭圆形的农产品品质检测也可以使用,应用范围广。
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基于机器视觉的马铃薯外部品质检测与分级.pdf | 3M |
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