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基于机器视觉的白掌组培苗在线分级方法

农业工程学报 2016年第8期32卷 33-40页

作者：杨意初麒杨艳丽张祥接徐祥朋辜松华南农业大学工程学院广州510642 华南农业大学电子工程学院广州510642 广州实凯机电科技有限公司广州510642 佛山市三水阳特园艺有限公司佛山528139

白掌在观叶类花卉中占有很大比例,其育苗多采用组织栽培法,且组培苗生产具有规模化。为提高成苗出苗品质,需要在组培苗炼苗前对其分级,而目前常用分级法不能有效解决自然状态下水平放置的白掌组培苗存在的叶片扭曲和重叠问题,因此该文... 详细信息

白掌在观叶类花卉中占有很大比例,其育苗多采用组织栽培法,且组培苗生产具有规模化。为提高成苗出苗品质,需要在组培苗炼苗前对其分级,而目前常用分级法不能有效解决自然状态下水平放置的白掌组培苗存在的叶片扭曲和重叠问题,因此该文提出一种基于机器视觉实现白掌组培苗在线分级的方法,通过对自然状态下水平放置的白掌组培苗的叶片面积、苗高、地径以及投影面积的分析,得到其投影面积与叶片面积呈线性关系,相关度为0.9344;投影面积与地径呈多项式函数关系,相关性为0.9067,故确定组培苗投影面积和苗高为实际生产中的分级指标。该文采用基于颜色模板匹配算法测量组培苗投影面积,得到的叶片面积和地径与实际叶片面积和地径的变异系数相对误差分别为0.35%和7.95%;利用最小外接矩形法(MBR,minimum bounding rectangle)测量苗高,得到的苗高和实际苗高变异系数相对误差为1.44%。通过整机分级试验发现在输送间距为0.25 m,输送速度为0.5 m/s,分级级别为3级的条件下,该分级装置的分级成功率可达96%,对应生产率为7 200株/h。

关键词：自动化测量装置组培苗机器视觉在线分级

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基于虚拟仪器的淡水鱼质量在线分级系统

华中农业大学学报 2013年第6期32卷 149-153页

作者：李鹏彭毅熊善柏李小昱陶海龙黄涛华中农业大学工学院武汉430070 武汉市农机鉴定推广站武汉430012 国家大宗淡水鱼加工技术研发分中心武汉武汉430070

针对淡水鱼体质量分级存在精度低、速度慢、可靠性差等问题,设计一套基于虚拟仪器的淡水鱼体质量在线分级系统,确定系统中运动控制模块、信息采集模块和分级执行模块的关键参数,研究淡水鱼体质量信息与分级流水线同步跟踪的方法,实现对... 详细信息

针对淡水鱼体质量分级存在精度低、速度慢、可靠性差等问题,设计一套基于虚拟仪器的淡水鱼体质量在线分级系统,确定系统中运动控制模块、信息采集模块和分级执行模块的关键参数,研究淡水鱼体质量信息与分级流水线同步跟踪的方法,实现对淡水鱼体质量的实时检测和在线分级。当系统运行速度为150mm/s时,测量结果与实际淡水鱼体质量的相关系数R=0.999 8,最大相对误差为1.04%,分级准确率达到100%,每小时可以分3 600条淡水鱼。试验结果表明,该系统能实现对淡水鱼体质量的快速、准确检测,可为淡水鱼和其他不规则几何形状的农产品质量在线分级提供技术支撑。

关键词：淡水鱼在线分级虚拟仪器

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基于机器视觉系统对磁芯零件进行在线分级

制造技术与机床 2007年第5期 87-89页

作者：孙勇杨铁牛胡景江潭福清杨海芝五邑大学广东江门529020 江门市粉末冶金厂有限公司广东江门529020

机器视觉已成为无损检测技术中的一个重要分支,利用机器视觉系统获取磁芯产品图像,通过图像预处理、图像分割、特征提取、图像分析,输出检测结果的控制信号,再借助于PLC控制执行机构,最终达到对磁芯进行在线分级的目的。

关键词：机器视觉图像处理磁芯在线分级

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苹果采摘机器人在线分级系统研究

苹果采摘机器人在线分级系统研究

作者：张庆怡南京农业大学

学位级别：硕士

分级是苹果采后商品化处理的重要环节之一。目前,采摘后的苹果需运输到指定的地点进行分级,这增加了苹果受损伤机率,每年因受损伤腐烂造成的损失高达数百亿人民币。因此,研究适用于苹果采摘机器人的在线分级系统对减少作业环节,提高劳... 详细信息

分级是苹果采后商品化处理的重要环节之一。目前,采摘后的苹果需运输到指定的地点进行分级,这增加了苹果受损伤机率,每年因受损伤腐烂造成的损失高达数百亿人民币。因此,研究适用于苹果采摘机器人的在线分级系统对减少作业环节,提高劳动生产率,降低经济损失具有重要意义。为了研究苹果在线分级系统,首先提出了分层分级的设计思路;然后研究了苹果的硬度和摩擦学特性、阐述了系统硬件设计过程、搭建了基于CAN总线的通讯系统;完成了基于机器视觉的分级算法开发;最后在室内进行了分级系统的试验。主要研究内容和结论包括:(1)基于在线分级的思想,提出了分层分级的设计思路,确定了整体设计方案。采用预分级机构将苹果直径在等外的苹果直接剔除,可以减少后续视觉分级阶段不必要的工作量。介绍了两套设计方案的结构组成和工作原理,并通过对比分析确定本研究的整体设计方案。(2)在苹果的硬度和摩擦学特性基础上,完成了分级系统的软硬件设计。研究结果表明:靠近果梗和花萼部位的苹果硬度略大于中间部位的硬度;苹果与橡胶板之间的滑动摩擦角为30°,滚动摩擦角为17°;苹果的临界损伤速度为1.53 m/s,临界损伤高度为12 cm;预分级机构的最佳安装角度为23°;选择10 mm厚硅胶发泡板材作为缓冲材料;采用旋转果盘加单目相机的方式采集到苹果的全表面图像、选用黑色混纺布料作为背景布;S型称重传感器用来获取苹果的重量信息、步进电机驱动分级执行机构实现苹果的输送,分级管道采用无毒无污染的聚乙烯材料;搭建了基于CAN总线的通讯系统,制定了各模块间的通讯协议;基于多线程技术和模块设计的思想编写上、下位机软件;在Vi sualStud i o中调用MATLAB计算引擎实现图像处理。(3)进行了基于机器视觉的苹果分级算法的研究。介绍了视觉系统的结构组成;说明了使用Flycapture2、MATLAB、Visual Studio实现图像采集的方法;灰度化后的图像利用高斯滤波滤除噪声,然后依次进行伽马变换、基于Otsu法的灰度图像分割和形态学处理提取特征区域;利用最小外接矩形法提取苹果的大小信息,并通过回归分析的方式建立识别大小与实际大小的关系式;缺陷信息提取的流程是:灰度变换、高斯滤波、灰度拉伸、基于Otsu法的灰度图像分割、形态学处理,得到腐烂部位的二值图片;使用像素点统计法近似求取苹果面积,并通过回归分析的方式建立识别面积与实际面积的关系式。(4)在室内进行了分级系统的试验研究。首先通过试验对相机进行了标定;在室内条件下进行了分级试验,试验结果表明:预分级机构可以剔除90.67%大小在等外的苹果,同时92.58%的65mm苹果和93.33%的70 mm苹果可以顺利的越过分级孔。重量检测的最大绝对误差为2.91g,平均绝对误差为1.05 g,最大相对误差为0.77%,平均相对误差为0.38%。大小检测的最大绝对误差为2.68 mm,平均绝对误差为1.16 mm,最大相对误差为3.49%,平均相对误差为1.45%。缺陷检测的最大绝对误差为0.38 cm2,平均绝对误差为0.11 cm2,最大相对误差为17.39%,平均相对误差为7.12%。分级系统的分级成功率可以达到89.71%,连续分级时单果平均分级时间为2.89 s。该分级系统工作稳定,方便扩展,有较高的分级效率和分级精度,可以满足采摘机器人的实时分级需求。

关键词：苹果在线分级分层分级 CAN总线机器视觉

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基于机器视觉的樱桃番茄在线分级系统设计

计算机与数字工程 2020年第7期48卷 1798-1803页

作者：缑新科常英兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

论文研究了樱桃番茄的在线分级,通过利用机器视觉技术动态采集樱桃番茄传输过程中的实时图像,对该图像先用二级小波分解和中值滤波的方法进行预处理,对樱桃番茄分级指标进行分析后,进一步用粒子群参数优化的支持向量机方法对果形、果面... 详细信息

论文研究了樱桃番茄的在线分级,通过利用机器视觉技术动态采集樱桃番茄传输过程中的实时图像,对该图像先用二级小波分解和中值滤波的方法进行预处理,对樱桃番茄分级指标进行分析后,进一步用粒子群参数优化的支持向量机方法对果形、果面纹理和颜色分布等特征参数进行构建模型与在线分级。同时针对提高分级实时性问题,采用图像压缩和特征降维的方法进行解决。试验结果最终表明,所采集的图像包含了樱桃番茄表面的完整信息,分级准确率可达到95%以上,平均分级速率为4个/秒。

关键词：图像处理支持向量机机器视觉在线分级特征分析

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基于计算机视觉的干枣在线分级

机械制造与自动化 2012年第3期41卷 140-142页

作者：姜继祥周建华陈明扬州大学机械工程学院江苏扬州225127 扬州福尔喜果蔬汁机械有限公司江苏扬州225105

研究了基于计算机视觉的干枣在线分级,通过计算机视觉技术获取干枣的图像,对该图像进行阈值分割等处理,确定干枣的检测方向,进一步对干枣的尺寸、颜色、缺陷等进行快速精确的分类。试验表明,该方法检测速度快,正确率高,适用范围宽,能够... 详细信息

研究了基于计算机视觉的干枣在线分级,通过计算机视觉技术获取干枣的图像,对该图像进行阈值分割等处理,确定干枣的检测方向,进一步对干枣的尺寸、颜色、缺陷等进行快速精确的分类。试验表明,该方法检测速度快,正确率高,适用范围宽,能够满足农产品加工过程中计算机视觉水果分级技术的要求。

关键词：计算机视觉干枣在线分级

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光电式枣品质在线分级系统

中国西部科技 2010年第26期9卷 10-11,35页

作者：赵广华李鹏飞陆奎荣吴正祥邵天聪扬州福尔喜果蔬汁机械有限公司江苏扬州225000

本文介绍了一种光电式枣品质在线分级系统,利用计算机视觉技术,可实现大小、颜色、外部缺陷等枣外观品质指标的分级。包括辊杠去杂列队系统、枣定向系统、计算机视觉识别系统、分级系统。辊杠去杂列队系统利用辊杠的间隙初步去除一些杂... 详细信息

本文介绍了一种光电式枣品质在线分级系统,利用计算机视觉技术,可实现大小、颜色、外部缺陷等枣外观品质指标的分级。包括辊杠去杂列队系统、枣定向系统、计算机视觉识别系统、分级系统。辊杠去杂列队系统利用辊杠的间隙初步去除一些杂质和不适合作为商品果销售的枣,并使枣列队向前运输;枣定向系统通过运输滚轮的自转和运输段的倾斜,使枣的腰径方向和运输方向相同,便于计算机视觉检测和下果;计算机视觉识别系统可检测枣的表面积和枣的颜色,并以此为依据对枣进行分级,结合旋转编码器给出的位置信息,通过控制模块传送给分级执行机构,实现枣品质的在线分级。

关键词：计算机视觉在线分级枣

脐橙表面缺陷的机器视觉检测技术研究及分级装备研发

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脐橙表面缺陷的机器视觉检测技术研究及分级装备研发

作者：张明西南大学

学位级别：硕士

水果表面缺陷检测是水果采后品质分级过程中尤为重要的一个环节。而由于水果果型引起的水果表面光照亮度分布不均现象,导致水果表面缺陷难以有效直接分割提取。因此,与水果的颜色、大小、形状等外部品质指标相比,其表面缺陷的快速检测... 详细信息

水果表面缺陷检测是水果采后品质分级过程中尤为重要的一个环节。而由于水果果型引起的水果表面光照亮度分布不均现象,导致水果表面缺陷难以有效直接分割提取。因此,与水果的颜色、大小、形状等外部品质指标相比,其表面缺陷的快速检测是水果品质分级过程中的一个难点。同时,水果外部缺陷也是决定其价值的重要因素之一,是水果品质最直观的体现。随着机器视觉技术应用于农副产品品质无损检测,越来越多的研究学者进入到这一领域。本研究以“纽荷尔”脐橙为试验研究对象,基于机器视觉技术详细探讨了脐橙14类常见表面缺陷（溃疡病果、蓟马虫果、介壳虫果、虫伤果、黑斑病果、风伤果、炭疽病果、裂伤果、日灼果、黑星病果、药伤果、油斑病果、黑腐病果和机械伤果）的检测方法并设计开发了相应的识别检测算法。研发了一种车载式脐橙采后在线分级装备,可根据国家标准或用户自定义标准对脐橙大小及色泽指标进行在线检测分级,为下一步研发快速在线检测脐橙表面缺陷分级系统提供了理论基础依据和硬件支持平台。本文主要研究内容及结论如下:1)研究针对脐橙表面亮度分布不均匀现象,设计开发了一种基于掩模及亮度校正算法对脐橙表面缺陷进行检测,其中涉及图像背景去除和图像表面亮度提取及亮度校正,经亮度校正后的图像结合单阈值法实现脐橙表面缺陷一次性分割提取。基于此开发的算法理论对脐橙常见8类表面缺陷（机械伤果、黑腐病果、溃疡病果、蓟马虫果、油斑病果、黑斑病果、风伤果、炭疽病果）进行检测,实现了92.7%的缺陷检出率。2)研究设计开发一种区域亮度自适应校正算法,通过滑动窗口区域内较亮像素点的集合来预估该区域内的表面亮度并对其进行亮度校正以此达到对整张图像表面亮度校正的目的。该方法有效解决了因脐橙表面亮度分布不均匀现象造成的表面缺陷难分割问题。基于此算法理论对脐橙溃疡病果、蓟马虫果、介壳虫果、虫伤果、黑星病果、风伤果、炭疽病果、裂伤果等8类常见表面缺陷进行检测,其缺陷识别率达到了95.8%,较对比的另外3种缺陷检测算法,其缺陷识别率提高2.6%.2%,其识别速度分别减少了0.27 s、014 s和1.45 s。3)基于无亮度校正模型算法设计开发了一种图像分块自适应阈值算法对脐橙表面缺陷进行检测,通过将图像分成多个子块,理论上若图像子块数量足够多,则每个子块的表面亮度分布近似是均匀的。利用开发的算法将各个子块的缺陷提取出来,拼接在一起,即可实现对脐橙表面缺陷的检测。克服了以往需采用复杂算法才能实现对缺陷的检测,从另一种途径较有效解决了类球形水果表面亮度分布不均匀导致的缺陷检测困难问题。利用该理论算法对溃疡病果、蓟马虫果、介壳虫果、虫伤果、黑星病果、炭疽病果、裂伤果、黑腐病果、药伤果、日灼果、风伤果和机械伤果共计12类缺陷脐橙病害果进行表面缺陷检测,获得了97.1%的缺陷识别率。4)研发了一种车载式脐橙采后在线分级装备,该套系统可实现在田间地头采后现场根据脐橙大小尺寸、颜色成熟度等指标进行在线检测分级。

关键词：脐橙表面缺陷机器视觉亮度校正缺陷检测在线分级

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近红外光谱技术在量质摘酒中的应用探索

酿酒 2019年第4期46卷 58-60页

作者：何超余东李战国郭辉祥钟家蓉叶方金秦地友舍得酒业股份有限公司

近红外光谱技术已在众多领域实现在线检测,结合成熟的信息处理及自动化控制技术,预期可实现白酒蒸馏过程的在线精准分级及智能化量质摘酒,从而降低蒸馏摘酒过程对人员的技能要求,减少蒸馏过程的人为影响因素,保证产品质量的稳定性。但... 详细信息

近红外光谱技术已在众多领域实现在线检测,结合成熟的信息处理及自动化控制技术,预期可实现白酒蒸馏过程的在线精准分级及智能化量质摘酒,从而降低蒸馏摘酒过程对人员的技能要求,减少蒸馏过程的人为影响因素,保证产品质量的稳定性。但该应用能否成功的重要前提,也是难点和关键技术瓶颈,就在于能否建立起可靠的等级酒近红外模型,本研究则是针对等级酒近红外模型建立的可靠性进行初步探索。

关键词：白酒近红外光谱蒸馏在线分级智能化