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文檔簡介
1、近年來,隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人們消費(fèi)水平的普遍提高,葡萄產(chǎn)業(yè)得到了很大的發(fā)展,葡萄已成為我國最受歡迎的水果之一。但是我國葡萄商品化處理程度低,一直制約著葡萄產(chǎn)業(yè)向規(guī)?;彤a(chǎn)業(yè)化的方向轉(zhuǎn)變。葡萄為穗狀結(jié)構(gòu)、果粒較多、果實(shí)柔軟、易碰傷,故葡萄產(chǎn)后加工存在較大困難。目前,我國絕大多數(shù)地區(qū)仍采用人工分級方法,利用簡陋的工具根據(jù)經(jīng)驗(yàn)分級。人工分級效率低下、成本高、強(qiáng)度大,因此,市場迫切需要葡萄品質(zhì)在線檢測分級技術(shù)及裝備。
本文以葡萄
2、的一個品種——紅提為研究對象,運(yùn)用機(jī)器視覺技術(shù),建立了紅提果粉附著率和紅提果粒尺寸的在線分級模型,設(shè)計(jì)了一套紅提在線檢測與分級硬件與軟件系統(tǒng),具體研究內(nèi)容如下:
(1)搭建了紅提圖像采集試驗(yàn)平臺。在一個試驗(yàn)用環(huán)形運(yùn)輸線上,搭建紅提圖像在線采集裝置,設(shè)計(jì)了尺寸大小為600×450×450mm3的暗箱,暗箱頂端的切槽保證了夾持機(jī)構(gòu)的持續(xù)運(yùn)輸,暗箱內(nèi)的光電傳感器感知紅提串并觸發(fā)相機(jī),實(shí)現(xiàn)紅提圖像的連續(xù)采集;分析對比了多種不同光源的優(yōu)
3、缺點(diǎn),選用了環(huán)形光源和前光源的照明方式;為能夠同時提取紅提形態(tài)輪廓和顏色特征,選用了能同時獲取紅提彩色圖像和近紅外圖像的工業(yè)相機(jī)和鏡頭。
(2)研究了紅提果粉附著率等級的判別方法。在圖像的預(yù)處理階段,采用了歸一化超綠法,去除了紅提圖像中的綠色果梗信息的干擾;采用交互式取點(diǎn)的方法,提取了果粉及果肉區(qū)域的顏色特征,分別采用樸素貝葉斯、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM支持向量機(jī)的方法建立了果粉的判別模型,通過比較發(fā)現(xiàn),SVM支持向量機(jī)模型檢測時
4、間短,預(yù)測準(zhǔn)確率高,應(yīng)用于果粉的在線識別可行。通過對比人工的分級結(jié)果,紅提果粉附著率的分級準(zhǔn)確率為93%。
(3)研究了紅提果粒尺寸檢測和分級方法。采用了基于形態(tài)學(xué)的開閉重構(gòu)和局部極大值的方法,采集到近紅外圖像每粒果粒表面光斑位置,獲取果粒中心位置坐標(biāo),完成果粒的粗定位。采用梯度分割算法,獲取每粒果粒輪廓像素點(diǎn),但一些輪廓重疊嚴(yán)重的像素點(diǎn)仍會干擾目標(biāo)果粒的擬合,因此設(shè)計(jì)了一種隨機(jī)最小二乘的橢圓擬合算法,提取目標(biāo)果粒尺寸,并完成
5、果粒的精確定位。經(jīng)過與人工實(shí)測分級結(jié)果的驗(yàn)證,本研究設(shè)計(jì)的紅提尺寸檢測和分級準(zhǔn)確率為91%,實(shí)現(xiàn)了整串紅提果粒大小的自動分級。
(4)針對紅提果粉和尺寸的檢測和分級模型,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的在線控制系統(tǒng)和檢測軟件。在線控制系統(tǒng)主要包括了電機(jī)控制系統(tǒng)和圖像采集控制系統(tǒng),分別實(shí)現(xiàn)了環(huán)形運(yùn)輸生產(chǎn)線速度的實(shí)時控制和紅提圖片的在線采集。在線檢測軟件是利用VS軟件中MFC控件設(shè)計(jì)的,其主要功能包括了上位機(jī)的協(xié)議設(shè)定、實(shí)時顯示紅提圖像、監(jiān)測
6、串口通信狀態(tài)和獲取紅提果粉和尺寸模型的分級結(jié)果等。
(5)設(shè)計(jì)了一套紅提在線檢測分級流水線裝備。流水線裝備主要包括輸送裝置、圖像采集裝置、分級踢出裝置和分揀裝置。輸送裝置采取了環(huán)形懸掛輸送鏈?zhǔn)降脑O(shè)計(jì)方法,保證了紅提運(yùn)輸?shù)姆€(wěn)定性,模擬了實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用的場景;設(shè)計(jì)了具有棘齒自鎖功能的夾持機(jī)構(gòu),方便了紅提上下料過程,減少了人工工作量;設(shè)計(jì)有固定缺口形狀的分級踢出裝置實(shí)現(xiàn)了對紅提自動連續(xù)的分選;設(shè)計(jì)由多個皮帶滾筒組合成的分揀裝置,實(shí)現(xiàn)了
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