基于机器视觉的蜜柚品质检测方法研究

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1、分类号：单位代码：密级：公幵学号：学位论文基于机器视觉的蜜柚品质检测方法研究研究生：郭辉指导教师：谭豫之教授合作指导教师：申请学位门类级别：工学博士专业名称：机械制造及其自动化研究方向：机器视觉技术与机械制造所在学院：工学院年月分类号：单位代码：密级：公开学号：学位论文基于机器视觉的蜜柚品质检测方法研究研究生：郭辉指导教师：谭豫之教授合作指导教师：申请学位门类级别：工学博士专业名称：机械制造及其自动化研宄方向：机器视觉技术与机械制造所在学院：工学完年月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研宄成果。尽我所知，除了文中已经注明引用和致谢的

2、内容外，论文中不包含本人和其他人己经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得中国农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研宄所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。关于学位论文使用授权的说明本人完全了解中国农业大学有关保留、使用学位论文的规定。本人同意中国农业大学有权保存及向国家有关部门和机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人同意中国农业大学将本学位论文的全部或部分内容授权汇编录入《中国博士学位论文全文数据库》或《中国优秀硕士学位论文全文数据库》进行出版，并享受相关权益。保密的学位论文在解密后应遵守此协议）时间彡

3、年汐月摘要品质检测分级是蜜柚生产、销售以及出口的重要环节，在相关的国家、行业标准中，明确给出了其形状、色泽、表面缺陷、可食率、重量的检测指标。本文立足于蜜柚生产品质分级检测要求，以璃溪蜜柚为研宄样本，应用机器视觉技术、高光谱成像技术、自动称重技术对蜜柚主要品质指标的高效准确检测方法进行研究，通过实验分析验证提出了不同检测方法的应用范围，为蜜柚综合品质分级检测奠定了基础。本文研究内容与成果如下：研究比较了针对蜜柚结构特征的图像预处理的方法，其中包括基于快速中值滤波的噪声图像恢复算法，基于区域和边界图像分割的算法，为进行蜜柚的分级检测提供支持。建立了以图像质心为基础的蜜柚果形特

4、征分析基本模型，研宄了基于图像空间矩计算与边界展开的主轴定位方法，并进行了蜜柚果形分析与果径计算，提出了以形状参数描述与对称度描述为核心的基于区域果形特征分析的方法，给出了蜜柚形状的描述指标：果形指数、形状因子轴偏角依据谐波分析中边界重建的方法，釆用傅立叶描述子方法来表征果形，并利用傅立叶描述子重建果形比较的方法进行了畸形果的检测。提出了划分区域定量描述蜜柚表面颜色的方法，以此为基础提出着色率的计算检测方法，实验检测蜜柚表面颜色是否符合标准，平均误差率为。同时以此定量描述方法进行了蜜柚表面缺陷的检测方法研宄，实验识别率达。分析研宄蜜柚的纵切面图中结构特征信息，给出了体积、估

5、算体积比值、果皮厚度差特征参数计算方法，根据蜜柚形状结构参数建立了两类基于特征量的柚果可食率检测模型，应用两类模型进行蜜柚可食率的无损快速检测与快速抽检实验，检测精度分别为、。分析研宄蜜柚纵切面的高光谱图像，通过寻找敏感分割光谱，提出利用敏感光谱分割计算精确柚果果肉面积比率的方法，通过建立果肉面积比率与可食率的线性关系估测可食率，从提高抽检效率目的出发提出以精确果肉面积比率作为可食率检测指标的建议，并提供了一种蜜柚可食率精确的快速抽检方法，实验表明检测平均误差为根据蜜柚重量分级检测指标设计加工了自动称重分级设备，设计了关键部件并搭建完整的称重系统，通过在不同条件下进行称重实

6、验，对实验结果分析比较后提出了影响系统称重精度的因素。关键词：蜜柚，机器视觉，可食率，自动称重，分级检测AbstractPummeloqualitydetectionandclassificationwasimportantintheprocessofproduction,salesandexport.Pummelodetectionofnationalstandardsandindustrystandardsincludedtheshape，，，一’，，，oftheweighingsystemandbuiltthesystem.Theexperimentswereweig

7、hedunderdifferentconditions.TheresearchAnalyzedandcomparedtheexperimentalresults,accordingtotheresultsputforwardthefactorsthatinfluencethesystemweighingaccuracy.Keywords:pummelo,machinevision,ediblerate,automaticweighing,gradingdetectionIV目录翻握眼目第一章绪论弓言研宄目的及意义国