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时间:2019-03-17
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1、分类号密级硕士学位论文题目:葵花籽自动分拣系统的研究与实现英文并列题目:ResearchAndImplementationOfAutomaticSortingSystemForSunflowerSeeds研究生:徐灿专业:机械工程研究方向:机械电子工程导师:张秋菊教授指导小组成员:学位授予日期:2016年6月20日答辩委员会主席:平雪良江南大学地址:无锡市蠡湖大道1800号二零一六年六月摘要摘要从上个世纪60年代开始,国外就将图像识别与分析技术应用于医学检查、工业加工与生产等方面。近年来,数字图像处理与识别技术的应用正逐渐进入我们的日常生活中,如大米分级、果蔬分
2、级、葡萄干分类等。与人工识别比较,基于视觉技术的自动分拣系统不仅速度快、准确性高,而且可重复性也很好。迄今为止,对虫蚀葵花籽的分选还依赖于人的手工操作。本文针对市场对葵花籽自动化生产和提高产品质量的需求,对葵花籽自动分拣系统及其关键技术进行了研究,设计开发了基于图像检测技术的葵花籽自动分选设备。论文的主要研究内容包括如下几个方面:1.根据系统分拣效率的需求以及葵花籽缺陷的特点,设计并搭建了基于图像检测的葵花籽自动分拣系统,对其中的相机检测系统、机械结构和电气控制箱等进行了设计。2.目标定位是葵花籽分拣的前提。本文研究了常见的定位方法,提出了边缘检测、区域填充和目
3、标形状特征相结合的粗定位方法。基于Sobel算子对噪声敏感这一特性,对亚采样图像先进行边缘检测,接着对其二值化处理。为去除背景中的小块独立噪点区域,采用区域除噪法;通过区域填充,得到不含孔洞的目标区域;再对其提取边界并结合目标特征定位出葵花籽。3.目标检测是葵花籽分拣的关键。本文对传统边缘检测中最好的Canny算法进行了改进,可获得更多有效的边缘。本文又研究了流行的边缘检测方法,提出了一种改进IVC模型和一种LSPF模型。而后对三种算法进行了比较,改进Canny算法可更快获得更多的有效边缘,而LSPF模型可获得有效的目标轮廓,改进IVC模型性能介于两者之间。4.
4、目标识别是葵花籽分拣的保障。本文首先根据葵花籽的缺陷特点提取了7种有效的特征,而后对目前常用的识别算法进行了分析,提出了基于Adaboost的葵花籽分类算法。本文采用Adaboost算法对大量样本进行训练,并对训练出的强分类器进行了级联。实验证明,可获得很好的分类效果。5.本文在Windows平台上,基于MFC单文档框架并综合采用OpenCV开源库、数据库ADO技术、串口编程、网络编程技术以及工业相机驱动库等技术设计开发了一套葵花籽实时分拣软件系统。该系统具有友好的软件界面,提供了4大功能,包括不同权限的登录功能、包含定位、检测和识别的调试功能、阀岛参数的调试功
5、能以及双目实时检测功能。6.对本文的研究工作进行了总结,并对未来的工作进行了展望。关键词:葵花籽;分拣系统;定位;检测;识别;调试IAbstractAbstractFromthe60'soflastcentury,thetechnologyofimagerecognitionandanalysisisappliedtomedicalexamination,industrialprocessingandproduction.Inrecentyears,theapplicationofdigitalimageprocessingandrecognitiontechn
6、ologyisgraduallycomingintoourdailylife,suchasricegrading,fruitandvegetablegrading,andsoon.Comparedwithmanualidentification,theautomaticsortingsystembasedonvisiontechnologyisnotonlyfast,accurate,butalsocanberepeated.Sofar,thesortingoftheinsectandsunflowerseedsdependsonthemanualoperati
7、on.Accordingtothemarketdemandforsunflowerseedproductionandimprovethequalityofproducts,theautomaticsortingsystemofsunflowerseedanditskeytechnologyhasbeenresearched,andautomaticsortingequipmentbasedonimagedetectiontechnologyofsunflowerseedhasbeendesignedanddeveloped.Themainresearchcont
8、entsofthispa
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