基于机器视觉的鲜食玉米品质检测分类器设计与试验.pdf

基于机器视觉的鲜食玉米品质检测分类器设计与试验.pdf

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1、第32卷第1期2982016年1月农业工程学报7rransactionsoftheChineseSocietyofA—cultumlEngineeringV01.32No.1Jan.2016基于机器视觉的鲜食玉米品质检测分类器设计与试验高新浩1,刘斌2(1.苏州工业职业技术学院机电工程系,苏州512100;2.测试计量技术及仪器河北省重点实验室燕山大学,秦皇岛066004)摘要:设计一种基于机器视觉的鲜食玉米品质检测分类器。利用计算机视觉技术,通过小波分析方法对不同角度拍摄的鲜食玉米图像进行纹理特征分析;在获

2、取玉米图像纹理特征的基础上,采用最大熵函数对纹理图像的分离度进行度量,并结合重量判据设计鲜食玉米品质检测分类器,实现对不同品种、尺寸以及破损程度的鲜食玉米进行分类,有效剔除病虫害污染的玉米产品。该设备可有效减少因工人主观经验水平的参次不齐等主观因素导致产品质量检测分类不均的现象。经实验验证,该品质检测分类器能够有效完成不同重量、尺寸的鲜食玉米的产品品质检测与分类,有效分类率可达到99%以上。关键词:计算机视觉;作物;分类器;纹理特征;小波分析;视觉熵doi:10.11975/j.issn.1002—6819.

3、2016.01.04I中图分类号:TP391.4文献标志码:A文章编号:1002—6819(2016)一0l一0298—06高新浩,刘斌.基于机器视觉的鲜食玉米品质检测分类器设计与试验【J】农业工程学报,2016,32(01):298—303.doi:10.11975/j.issn.1002—6819.2016.01.04lhtlp://www.tcsae.o唱GaoXinhao,LiuBin.Designandexperimentoff沁shcomqualitydetectionclassifierbase

4、donmachinevision【J].7IhnsactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2016,32(01):298—306.(inChinesewithEnglishabstmct)doi:10.11975/j.issn.1002—6819.2016.01.041http://www.tcsae.o唱O引言随着人类生活品质的提升,甜、糯鲜食玉米以其柔嫩的口感,丰富的营养而成为当今世界新开发的十大

5、高档蔬菜品种之一⋯。中国于2000年将鲜食玉米纳入国家玉米品种管理体制,并大力发展鲜食玉米种植和深加工产业。随着鲜食玉米产业的深入发展,消费者对鲜食玉米产品的数量和品质的要求也越来越高,这对加工技术日趋完善产品形式多样的鲜食玉米深加工产业提出了更高的检测分类要求和标准鲫。如何对产品品质进行更加科学有效的检测与分类对促进鲜食玉米产业的结构升级具有巨大的推动作用,具有重要的社会价值和经济价值【4】。目前,在鲜食玉米深加工产业中,产品的品质检测与分类工作主要依靠工作经验丰富的工人进行手工检测与分类操作。该过程不仅消

6、耗大量人力成本,同时由于操作工人工作经验程度的参差不齐致使鲜食玉米的分类层次界限模糊,严重影响了鲜食玉米深加工产业的发展速度和程度。针对鲜食玉米加工产业自动化设备的研究主要集中玉米剥皮设备M、玉米种子及其品质检测与分类¨q、玉米病害识别¨4等领域。在鲜食玉米产品品质检测与分类领域,国内外相关杂志未有相关研究论文及专著发表。同时,经剥皮的鲜食玉米表皮柔嫩易损,常规接触式的检测与分类手段容易损坏玉米表皮,进而影响产品品质。因此,鲜食玉米品质检测与分类需采用非接触式检测收稿日期:2015—08一07修订日期:201

7、5一ll—16基金项目:河北省自然科学基金(F2叭5203287)作者简介:高新浩(1985一),男,汉族.讲师,博士,研究方向:农业机械,机器视觉。苏州苏州工业职业技术学院机电T程系,215100。Email:ga“inha05559叭@163.com手段进行。针对鲜食玉米产品本身这一特点,本文利用机器视觉技术开展鲜食玉米产品品质检测与分类的研究,并设计鲜食玉米品质检测分类器,实现对不同品种、尺寸以及破损程度的鲜食玉米进行检测分类,有效剔除病虫害污染的玉米产品。1检测分类器设计1.1检测分类器结构设计针对鲜

8、食玉米表皮柔嫩易损这一特点,本文利用计算机视觉技术设计鲜食玉米检测分类器进行玉米品质的无损检测与分类。检测分类器设计结构如图1所示。l、rLED光源2、2’.上业fuHL3.放测刈象4.图像求集li5俭测汁弭"l6.运动控制卡7.电机驱动器8.伺服电机9.分类托盘l、l7.LEDlightsource2、2’.camera3.detectedobject4.im89ea。quirecard5.com

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