基于线阵相机的哈密瓜分级机改进设计与试验研究

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3、的哈密瓜分级机改进设计与试验研究摘要哈密瓜的外部品质主要包括几何尺寸、形状、颜色、纹理、缺陷等。通过机器视觉实现对哈密瓜外部品质进行综合分级，不但可以降低人力成本，提高分级效率，还可以实现哈密瓜商品化的优质优价，提高哈密瓜的市场竞争力。本文对原有的哈密瓜分级机，开展了硬件改进，软件系统优化，哈密瓜分级算法模块实现，以及基于几何尺寸、颜色和纹理多特征的综合分级建模和分级测试。主要研究的内容和结论如下：(1)哈密瓜分级机硬件改进。采集装置和输出装置与分级机主体分离，降低振动因素对图像采集的影响，提高图像质量，利于后续图像的分割和特征提取。(2)哈密瓜分级软件的优化。重新改写上位机程序和人

4、机界面，新增登录模块、数据保存模块，扩展了图像处理模块，实现了对哈密瓜外部品质（几何尺寸、纹理、颜色）的综合检测和分级。(3)哈密瓜分级模块的建立。对哈密瓜外部品质的尺寸、颜色和纹理的特征提取进行了初步研究，提出了适合哈密瓜的外部品质特征提取方法；对哈密瓜几何尺寸、颜色、纹理分级算法进行了研究，提出了基于椭圆拟合的几何尺寸分级模型、HSV空间下的H分量颜色面积百分比的颜色分级模型、基于灰度共生矩阵和缺陷特征的纹理分级模型，三个特征单一分级模型的分级准确率分别为89.14%、91.34%、93.75%，综合三个特征建立了综合性哈密瓜等级评价模型，分级准确率为84%；并实现了与分级软件接

5、入和数据传输。(4)哈密瓜分级机性能测试实验。以验证样本，完成整机的分级测试实验，综合分级准确率为86.67%，初步实现了对哈密瓜外部品质的自动分级。关键词：哈密瓜；灰度共生矩阵；机器视觉；品质检测；分级IImprovedDesignandExperimentalStudyonHamiMelonClassifierbasedonLineScanDigitalCameraAbstractTheexternalqualityofHamimelonincludesize,shape,color,texture,andotherdefects.Comprehensiveclassificat

6、ionofexternalqualitiesforHamimelonbasedonthemachinevision,notonlycanreducelaborcostsandimprovetheefficiencyofclassification,alsocanachievehigherpricesforbetterqualityofHamimeloncommodity,andimprovethemarketcompetitivenessofHamimelon.Inthispaper,fortheoriginalHamimelonclassifier,tthreemainresear

7、chworkswereconducted,includingtheimprovementofhardware,theoptimizationofsoftware,theoptimizationofsoftwaresystem,andthemoduleestablishmentandimplementationofclassificationalgorithmofHamimelon,basedonthesize,color,andtexturefeature