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颗粒食品物料色选过程中颜色识别方法研究

作　者: 张帅
导　师: 张泽
学　校: 内蒙古大学
专　业: 控制工程
关键词: 颜色识别颗粒工业CCD
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

颜色识别是评价产品质量的重要依据和手段,在粮食生产、食品加工等行业有着广泛的应用。目前我国颜色分选设备基本依赖于国外产品,其原因是颜色识别关键技术没有解决。本文以机器视觉为技术手段,综合运用光学、图像学、计算机等方面的知识,以典型颜色颗粒物料为研究对象,在自然光照和LED光源条件下利用工业CCD相机采集图像,对图像中颗粒物料的颜色进行分类识别研究。本研究在构建好的机器视觉硬件系统上,重点研究颜色识别的方法。首先通过工业CCD相机和计算机完成不同颜色颗粒物料的图像采集；然后应用均值滤波法对采集到的颗粒物料彩色图像进行平滑滤波,消除背景噪声；接着用Laplacian增强算子对图像进行锐化处理；再将RGB颜色模型图像转化为HSI颜色模型。通过对H、S、I分量进行分割,获取色度信息作为颜色特征；最后利用自组织神经网络对几种颗粒物料的色度信息进行训练,得到相应的色度标准,再将含杂质颗粒图像的色度信息作为神经网络的输入,通过自组织神经网络完成不同颜色颗粒的聚类识别。实验结果表明采用机器视觉方法能准确识别出颗粒物料中的异色颗粒。本研究为进一步设计颗粒物料色选机奠定了基础。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
引言  10-16
  1 课题背景及研究的意义  10-11
  2 国内外研究现状  11-14
  3 本文研究内容  14-16
一颜色空间和颜色特征  16-24
  1.1 颜色空间  16-19
    1.1.1 RGB模型  16-17
    1.1.2 HSI颜色模型  17-18
    1.1.3 CMY颜色模型  18-19
    1.1.4 YUV与YIQ颜色模型  19
  1.2 颜色特征  19-23
    1.2.1 颜色直方图  19-20
    1.2.2 颜色矩  20-21
    1.2.3 颜色熵  21-22
    1.2.4 颜色集  22-23
  1.3 本章小结  23-24
二机器视觉系统硬件组成  24-30
  2.1 照明  24-25
  2.2 镜头  25-27
  2.3 相机  27-28
  2.4 视觉处理器  28
  2.5 图像信息采集  28-29
  2.6 本章小结  29-30
三图像信息预处理  30-36
  3.1 图像平滑处理的方法  30-33
    3.1.1 邻域平均法  30-31
    3.1.2 中值滤波法  31
    3.1.3 本研究的具体做法  31-33
  3.2 图像锐化处理的方法  33-35
    3.2.1 梯度法  33-34
    3.2.2 本研究采用的方法  34-35
  3.3 图像预处理后的结果  35
  3.4 本章小结  35-36
四 RGB颜色矢量分析法对指定颜色进行识别  36-42
  4.1 应用颜色矢量进行不同颜色目标的识别  36-39
    4.1.1 颜色矢量的定义  36-38
    4.1.2 颜色矢量分析法  38-39
  4.2 快速识别结果  39-41
  4.3 本章小结  41-42
五基于HSI颜色空间的颜色快速识别的研究  42-54
  5.1 彩色模型的转换  42-44
    5.1.1 RGB彩色模型到HSI彩色模型的转换  42-43
    5.1.2 HSI彩色模型到RGB彩色模型的转换  43-44
  5.2 HSI模型的彩色分割  44-45
  5.3 自组织神经网络对颜色的识别  45-50
    5.3.1 自组织神经网络  45-46
    5.3.2 自组织神经网络算法  46-48
    5.3.3 基于神经网络的颜色识别  48-50
  5.4 实验结果及分析  50-53
  5.5 本章小结  53-54
结论  54-56
参考文献  56-60
致谢  60
在学取得成果  60

颗粒食品物料色选过程中颜色识别方法研究

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