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基于DSP的柑橘品质检测算法研究

作　者: 郭建勋
导　师: 张宝峰；朱均超
学　校: 天津理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 品质检测数字信号处理器阈值分割边界提取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

基于DSP的品质检测研究是农产品后处理领域和图像处理领域的常见课题,本文以基于DSP的柑橘的品质检测算法为研究目标。课题研究中使用开源软件包OpenCV对柑橘检测算法进行仿真,并将仿真后的算法移植到DSP实验平台,针对DSP特性进行代码的优化,提高了算法的实时性。本研究的内容主要体现在以下几个方面:1:分析柑橘图像预处理的重要环节,对预处理中关键的目标分割算法进行分析并安排合理的预处理流程。比较了多种分割方法,最终选择最大类间方差法取得了较好的分割效果;2:用数学形态学方法消除分割后产生的干扰目标,获取果实表面的二值图像,然后用改进的图像差值法提取了目标的边界;3:提出了进行柑橘缺陷检测的方法,并进行了病害表面缺陷与腐烂表面缺陷的区分,用OpenCV实现相关算法并验证品质检测效果,最终正常果实的识别率为90%;4:提出了进行柑橘外形品质检测的方法,本方法使用平均半径和圆度定量描述柑橘的外形品质,实验表明外形达标柑橘的识别率为89%;5:提出了基于颜色信息的柑橘成熟度检测方法,通过计算包含成熟色果面的面积可以定量描述成熟度;6:将经过验证的算法向DSP研究平台移植,然后进行代码优化以提高系统的性能。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-16
  1.1 课题背景与研究意义  10-14
    1.1.1 我国水果产业现状  10
    1.1.2 水果品质检测国内外研究现状  10-12
    1.1.3 基于嵌入式系统的水果品质检测  12-14
    1.1.4 课题研究意义  14
  1.2 课题研究方法  14-15
    1.2.1 研究方法分析  14-15
    1.2.2 OpenCV 简介  15
  1.3 论文安排  15
  1.4 本章小结  15-16
第二章柑橘图像预处理算法研究  16-32
  2.1 预处理方案分析  16
  2.2 图像颜色空间  16-19
    2.2.1 常用颜色空间  16-18
    2.2.2 颜色空间转换  18-19
  2.3 图像灰度化  19
  2.4 直方图均衡  19-20
  2.5 目标分割算法研究  20-23
    2.5.1 常用目标分割算法  20-22
    2.5.2 目标分割算法对比分析  22-23
  2.6 图像形态学处理  23-27
    2.6.1 形态学图像处理概述  24-26
    2.6.2 形态学运算分析  26-27
  2.7 二值图像边界提取  27-31
    2.7.1 常用边界提取算法  27-29
    2.7.2 基于形态学方法提取边界  29-31
  2.8 本章小结  31-32
第三章柑橘品质识别算法研究  32-47
  3.1 基于阈值分割的柑橘表面缺陷识别研究  32-37
    3.1.1 表面缺陷检测方法概述  33-36
    3.1.2 柑橘缺陷检测实验  36-37
  3.2 基于边界提取的柑橘外形识别研究  37-44
    3.2.1 形心计算  37-38
    3.2.2 柑橘大小参数计算  38-40
    3.2.3 柑橘圆度参数计算  40-42
    3.2.4 柑橘外形品质检测实验  42-44
  3.3 基于颜色信息的柑橘成熟度识别研究  44-46
    3.3.1 成熟度检测方法概述  44-45
    3.3.2 柑橘成熟度检测实验  45-46
  3.4 本章小结  46-47
第四章 DSP 平台的算法实现与代码优化  47-63
  4.1 DSP 研究平台概述  47-51
    4.1.1 平台硬件架构  47-49
    4.1.2 平台软件架构  49-51
  4.2 基于DSP 的软件开发  51-54
    4.2.1 DSP 软件开发流程  51-52
    4.2.2 存储空间分配  52-54
  4.3 OpenCV 代码移植  54-55
  4.4 代码优化  55-62
    4.4.1 代码剖析  55
    4.4.2 代码优化流程  55-57
    4.4.3 编译器优化  57-58
    4.4.4 C/C++代码优化  58-61
    4.4.5 线性汇编优化  61-62
    4.4.6 优化效果分析  62
  4.5 本章小结  62-63
第五章总结与展望  63-65
  5.1 总结  63
  5.2 展望  63-65
参考文献  65-68
发表论文和科研情况说明  68-69
致谢  69-70

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