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质量安全追溯系统中西瓜的标识技术与三维重建研究

质量安全追溯系统中西瓜的标识技术与三维重建研究

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作者：邢向阳华中农业大学

学位级别：硕士

利用信息技术构建质量安全追溯系统,实现对售出产品的信息查询、对问题产品的追踪溯源是现代农业产业中提升产品品质、塑造品牌影响力和争取消费者信任的重要技术手段。农业科研人员对农产品质量追溯开展了大量研究工作并取得了初步成果... 详细信息

利用信息技术构建质量安全追溯系统,实现对售出产品的信息查询、对问题产品的追踪溯源是现代农业产业中提升产品品质、塑造品牌影响力和争取消费者信任的重要技术手段。农业科研人员对农产品质量追溯开展了大量研究工作并取得了初步成果,但当前的工作多为试验示范系统的构建,仍有很多基础性问题没有完善的解决方案。一方面,当前农产品追溯系统中产品的标识技术多为条形码、二维码或射频识别卡,条形码、二维码容易受潮污损且容易复制伪造;射频识别卡在附加值较低的果蔬类农产品中难以实用。为给农产品追溯系统的标识技术提供新的思路,本文研究将生物特征识别技术应用于追溯系统中的果品标识。另一方面,当前的追溯系统只提供生产厂家、产品批次、生产原料等单纯的文本数据,无法呈现给消费者直观、全面的产品信息,从而限制了追溯系统的说服力和被认可程度;针对这一问题,本文提出多媒体追溯系统的框架,并研究多媒体追溯系统中果实的三维重建技术,为果品个体提供更加完善的数字化、三维图像追溯信息。本文主要研究工作如下:1.为了将生物特征识别技术应用于追溯系统中的果品标识,本文以纹理信息丰富的西瓜为研究对象,借鉴虹膜识别提出了一种采用西瓜蒂外围纹理信息标识果品个体的算法,该算法首先采集西瓜图像并在瓜蒂外围构造一个环形区域;将环形区域归一化后利用Gabor滤波器对图像纹理进行特征提取及编码;然后通过计算码间的Hamming距进行纹理编码的匹配。为了确认该算法的可行性和准确性,本文对其进行了试验验证:为100个西瓜在初始、第7 d和第14 d各采集一幅图像并计算出3组每组100个纹理编码,将第7 d、第14 d的每一个编码与初始阶段的每一个编码两两比对,累计完成20000次比对证实西瓜纹理具有唯一性,不同个体的纹理特征各不相同。使用成对数据的假设检验证实在采收后14 d内纹理特征不随时间的推移产生显著变化(P>0.05)。通过理论和试验证实算法对平移、尺度和旋转具有适应性,即西瓜在图像中的平移、尺度和旋转对Hamming距的计算不会产生显著影响(P>0.05)。使用最大类间方差法在50个西瓜的纹理编码内训练出判别阈值,并用该阈值判别另外50个西瓜3个时间点间相互比对生成的100个来自同一个西瓜的Hamming距和4 900个来自不同西瓜的Hamming距,结果表明上述Hamming距均能正确判别,准确率与召回率为100%。该研究为农产品追溯系统的标识技术提供新的思路。2.为了克服文本追溯的局限性,本文提出多媒体追溯系统的概念,论述了多媒体追溯系统的框架,并以西瓜为例对多媒体追溯系统中基于序列图像的三维重建技术进行研究。该三维重建方法首先围绕西瓜每隔一定角度采集一幅图像;然后对序列图像进行SIFT(scale-invariant feature transform)特征点检测及匹配,并运用运动恢复结构(Structure from motion,SFM)方法和多视图立体视觉(Multi-view stereo,MVS)技术获取西瓜的三维点云数据;后期通过对点云数据进行网格化及纹理映射处理,最终重建西瓜的三维结构。本文利用西瓜三维重建的结果,通过试验研究了输入图像的数量和分辨率对重建精确度及效率的影响,试验结果证明采用100幅输入图像并且图像分辨率为150万像素时既可获得较好的精确度又有较高的计算效率。对三维重建后的西瓜进行几何尺寸和体积的测量,与三维建模值对比,结果表明误差的绝对值仅为1%左右,该精度足够用于多媒体追溯系统。

关键词：追溯系统生物特征识别纹理信息特征提取多媒体追溯系统三维重建多视图立体视觉点云

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