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基于机器视觉苹果检测算法的研究

作　者: 薄丽丽
导　师: 马建伟；付主木
学　校: 河南科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 机器视觉图像处理 BP神经网络特征参数分级
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 122次
引　用: 1次
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内容摘要

基于机器视觉对苹果进行在线检测分级,对提高我国苹果市场的竞争力有十分重要的意义。目前,在苹果分级的过程中存在效率低、误判率高、速度慢等缺点,很难满足实时性分级的要求。基于此,本论文提出了基于机器视觉苹果检测算法的研究,包括苹果图像处理和大小形状、颜色、缺陷分级算法。首先采集苹果图像,将采集后的苹果图像进行A/D转换成24位GDI位图,对转换后的苹果图像进行平滑、分割、灰度化和锐化等图像处理,其次提取处理后苹果图像的大小形状、颜色和纹理特征参数,依据提取的特征参数实现苹果分级。苹果大小分级,利用直径判别法,将其分为4个等级,准确率达到90%以上;形状分级采用参考形极径差值法,有效地将苹果分为畸形果和圆形果;颜色和缺陷分级本论文提出用BP神经网络作为分级器,其中颜色分级使用粒子群优化的BP神经网络,将颜色特征参数色相频度作为BP神经网络的输入,训练优化后的BP神经网络实现苹果颜色分级,分级正确率不低于96%,而缺陷分级采用遗传算法优化的BP神经网络,将缺陷的特征参数平均梯度作为BP神经网络的输入,训练经过GA优化后的BP神经网络,将其作为分级器,实现苹果缺陷分级,识别率可达89%以上。最后设计苹果检测系统,通过试验实现苹果大小形状、颜色和缺陷分级。因此本文设计的苹果分级检测系统,通过试验验证了该系统满足实时性分级的要求,同时也验证了本论文提出的理论研究与设计方案的可行性与正确性。

全文目录

摘要  2-3
ABSTRACT  3-7
第1章绪论  7-14
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状及进展  8-10
  1.3 论文研究内容  10-12
  1.4 论文结构安排  12-14
第2章苹果图像采集与处理  14-28
  2.1 苹果图像采集  14-15
  2.2 苹果图像处理  15-26
    2.2.1 图像灰度化处理  16-17
    2.2.2 图像平滑化处理  17-19
    2.2.3 直方图  19-20
    2.2.4 图像分割处理  20-23
    2.2.5 图像锐化处理  23-26
  2.3 本章小结  26-28
第3章苹果大小与形状检测  28-38
  3.1 苹果大小检测  28-32
    3.1.1 苹果大小特征提取  29-31
    3.1.2 苹果大小检测结果与分析  31-32
  3.2 苹果形状检测分级  32-37
    3.2.1 苹果形状特征提取  35-36
    3.2.2 苹果形状检测结果与分析  36-37
  3.3 本章小结  37-38
第4章苹果颜色检测  38-47
  4.1 粒子群优化的BP 神经网络苹果颜色检测算法  38-44
    4.1.1 颜色特征的提取  38-41
    4.1.2 设计PSO 优化的BP 神经网络算法  41-44
  4.2 颜色分级结果与仿真  44-45
  4.3 本章小结  45-47
第5章苹果缺陷检测  47-55
  5.1 遗传算法优化BP 神经网络苹果缺陷检测算法  47-52
    5.1.1 苹果缺陷特征的提取  47-49
    5.1.2 GA 优化BP 神经网络算法设计  49-52
  5.2 苹果缺陷分级与仿真  52-54
  5.3 本章小结  54-55
第6章苹果检测系统设计  55-62
  6.1 系统设计  55-58
    6.1.1 系统的硬件与软件  55-56
    6.1.2 系统软件设计界面  56-58
  6.2 仿真结果  58-61
  6.3 本章小结  61-62
第7章结论与展望  62-64
  7.1 结论  62
  7.2 展望  62-64
参考文献  64-67
致谢  67-68
攻读硕士学位期间的研究成果  68

基于机器视觉苹果检测算法的研究

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