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基于线阵CCD色选技术的研究

作　者: 秦超群
导　师: 仲伟峰
学　校: 哈尔滨理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 线阵CCD 色选形态学纹理灰度共生矩阵
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 9次
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内容摘要

随着机器视觉的不断发展，许多相关理论的日益成熟和完善，色选算法的研究也取得了非常大的进步，并被推广到了众多领域。本文利用图像处理技术实现了大米颗粒快速、有效的识别，且检测方式自动化程度高，对大米颗粒的外观无损害，提高了米粒检测的质量，更好的改善了人们的生活质量和保障了食用大米的安全性，同时本文所提出的算法也可应用于其他颗粒物料的检测。本文首先搭建了系统的硬件实验平台，并对硬件系统进行了简要的说明。本系统采用LED光源、线阵CCD图像传感器、A/D模数转换芯片、USB总线接口以及PC机作为图像采集的装置，并采用FPGA作为系统硬件的控制器。本文应用形态学算法和纹理分析的方法对大米图像的品质进行检测。文中介绍了形态学算法中的膨胀和腐蚀运算，灰度形态学，分水岭算法和纹理分析方法中灰度共生矩阵算法的原理。本文通过硬件实验平台获取了米粒图像的数据，在PC机中对数据进行分析处理。本文对图像数据的预处理主要包括分析图像的灰度直方图、去掉图像的背景、直方图均衡化，以及应用形态学分水岭算法对图像进行分割。在此基础之上，运用纹理分析方法对分割出的图像数据进行处理，得到了每粒米粒在0°、45°、90°、135°角度上的能量、熵、惯性矩、相关性的特征值，并以完好米粒的检测数据为标准与其他米粒的检测数据进行比较，从而鉴别出米粒的品质。通过Matlab仿真实验研究，证明了上述色选方法的有效性，并获得了满意的结果。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-14
  1.1 课题的研究背景及意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
    1.2.1 色选算法的国外研究现状  11-12
    1.2.2 色选算法的国内研究现状  12-13
  1.3 本课题研究的主要内容  13-14
第2章色选技术硬件研究平台  14-23
  2.1 色选技术硬件研究平台的总体结构  14-15
  2.2 光学系统的设计  15-16
    2.2.1 光源的选择  15-16
    2.2.2 背景板的选择  16
  2.3 CCD图像传感器的选择  16-19
    2.3.1 TCD1209D图像传感器  16-17
    2.3.2 TCD1209D驱动电路的设计  17-19
  2.4 A/D转换芯片的选择  19-21
    2.4.1 AD9925芯片介绍  19-20
    2.4.2 A/D硬件驱动电路的设计  20-21
  2.5 FPGA的硬件电路  21-22
  2.6 本章小结  22-23
第3章形态学算法和纹理分析方法的理论  23-35
  3.1 数学形态学原理  23-25
    3.1.1 膨胀  24
    3.1.2 腐蚀  24-25
  3.2 灰度形态学  25-27
    3.2.1 灰度图像的腐蚀和膨胀运算  26
    3.2.2 灰度图像开运算和闭运算  26-27
  3.3 形态学分水岭算法  27-29
    3.3.1 分水岭算法的思想  27-28
    3.3.2 分水岭分割算法  28-29
  3.4 图像的纹理分析  29-34
    3.4.1 纹理基本定义  29-30
    3.4.2 灰度共生矩阵算法  30-34
  3.5 本章小结  34-35
第4章基于形态学和纹理分析的米粒检测  35-53
  4.1 图像分析的总体框架  35
  4.2 基于形态学分水岭算法的图像预处理  35-41
    4.2.1 图像的前期预处理操作  35-39
    4.2.2 分水岭算法提取米粒边缘  39-41
  4.3 分析图像纹理特征  41-50
    4.3.1 米粒图像的灰度共生矩阵  41-49
    4.3.2 米粒的纹理特征量  49-50
  4.4 仿真实验结果分析  50-52
  4.5 本章小结  52-53
结论  53-54
参考文献  54-57
攻读硕士学位期间发表的学术论文  57-58
致谢  58

基于线阵CCD色选技术的研究

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