基于計算機(jī)視覺的蘋果自動分級方法研究.pdf

1、計算機(jī)視覺技術(shù)作為一種為實現(xiàn)自動化和現(xiàn)代化的工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)而產(chǎn)生的技術(shù)，自誕生之日起就引起了國內(nèi)外許多科研人員的關(guān)注，其在工業(yè)控制、生物醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)工程、軍事等領(lǐng)域內(nèi)有著廣泛的應(yīng)用，是人工智能領(lǐng)域內(nèi)的熱門研究課題。本文將計算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用到水果的自動分級中，以蘋果分級標(biāo)準(zhǔn)為背景，以實現(xiàn)青蘋果的自動分級為例，研究了水果品質(zhì)的實時檢測與分級方法，對提高我國水果的市場競爭力，具有較為現(xiàn)實的社會和經(jīng)濟(jì)意義。
　　 本文研究重點解決蘋果自動分級

2、中的兩個關(guān)鍵問題——基于計算機(jī)視覺的蘋果大小檢測方法、蘋果表面缺陷檢測方法，提出能夠提取出完整蘋果邊緣輪廓的邊緣檢測方法和表面缺陷檢測方法和理論，開發(fā)出基于計算機(jī)視覺的蘋果自動分級系統(tǒng)。
　　 本文研究的主要內(nèi)容及取得的成果如下：
　　 1.比較研究了幾種圖像預(yù)處理方法，包括圖像噪聲去除方法、圖像分割方法、邊緣提取方法等。
　　 2.提出了采用改進(jìn)的canny算法和當(dāng)量直徑法相結(jié)合的方法來檢測水果大小的方法。

3、r>　　 比較了最小外接矩形法、最大果軸法、果徑法等大小檢測方法；最小外接矩形法計算量較大，最大果軸法對水果的擺放及位置要求較高，果徑法不僅計算量較大，且對水果的位置要求較高，當(dāng)量直徑法計算量較小且檢測精度較高。
　　 3.研究了采用gabor濾波器提取蘋果表面缺陷特征的方法。
　　 通過研究、學(xué)習(xí)濾波器提取出的特征數(shù)據(jù)，結(jié)合模糊聚類等方法實現(xiàn)對表面缺陷的分類。
　　 4.利用VC++6.0設(shè)計蘋果自動檢測與分