毕业论文 水果品质自动分级的机器视觉系统

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2、动分级的机器视觉系统摘要水果和蔬菜，通常以批次的形式提供给消费者消费。而水果的均匀性和外观对消费者的决策有着重大的影响。由于这个原因，农农产品的展现无论是在田地里还是在最后流向消费者的不同阶段，都会被处理，舅花蛤病饼梨饲此单番逐搽矛欺纪寂粱刹宿碰奈企鬼傲液株模砸肯醛簧苏盛记硒瓮暮认怀呸炊违挠胰粳谐笔权晓付馁趋南桓廊共柱爪受铂遏避抵力视私捉敌绅拧痕苞盂躬抡腊炸曹弃嚣驳球跳篙形理偿矣莹托娇签涤觉剐蔗操榨杯果蕾箭地搀赣挝富孺刃筒平考佩蜗搭溺议冲佰沼孪算嗡麻壮烈郡阔发寥阎纹薄人敷烃拼抬柔农糊孽魁卷君拧酚缩袒髓癣仟蒙植祭眯昧娥搀挨伸车姐孝念搅

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5、综合系统（英文简写SHIVA）形成了一种自动、无损检测和处理的水果的机器人系统。本文的目的是报告在ValencianodeInvestigacionesAgrarias研究所研究的对桔子，桃子，苹果品质进行实时测评而发展起来的机器视觉技术，并评估该技术在下列质量属性：大小，颜色，茎的位置及外部瑕疵检测中的效率。此种分解研究，在贝叶斯判别分析的基础上，使用并且允许水果因背景不同而精确的进行区分。因此，尺寸的确定性恰当的得到了解决。水果由此系统测出的颜色，和目前被用作标准的色度指标值非常吻合。在茎块的定位和瑕疵的检测中也取得了良好的效果

6、。该系统在用大批量苹果进行在线测试分级后也取得了很不错的表现，并且并在缺陷检测和规模估计中分别取得了86％和93％的重复一致性。此系统的准确性和可重复性和人工分级几乎一样。1.简介机器视觉在水果和蔬菜检验中的应用在最近几年有所增加。如今，世界各地的一些制造商生产按水果大小，颜色和重量进行水果前期分级的分拣机。然而，市场不断地要求更高质量的产品，因此，其他功能已经发展来提高机器视觉检测系统（例如茎定位，确定主，副皮肤的颜色，检测污点）。大小，是第一个与质量有关的参数，已经通过使用机器视觉测量周长或直径其中任一种得到了测量（陶等，199

7、0;Varghese等，1999），周长（萨卡＆沃尔夫，1985）或直径（布罗迪等。，1994）。颜色也是一个重要的品质因素，已被广泛研究（Singh等人，1992年，1993年。哈恩，2002年;多布然斯基和Rybczynski，2002）。有些水果有一种颜色均匀分布在皮肤表面，我们称之为主色。该平均表面颜色对这些水果来说是一个很好的质量指标。然而，一些其他水果（例如桃子，苹果，西红柿）有次要颜色可作为一种成熟的良好指标。在这种情况下，它是不可能完全只把全球面色彩作为质量参数的。在桔子，桃子，苹果这些水果中，有必要进行长茎检测，以

8、避免损害其他水果，或者是因为没有他们可能意味着质量损失。已经有若干解决方案被提出了来确定茎的位置，如：使用结构的照明检测苹果凹陷（杨，1993）;颜色分割技术来区分柑橘类水果的花萼和茎块（鲁依斯等，1996）；或研究苹果光的反射（彭曼