花生仁粒数检测算法的研究

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1、广西科技大学毕业设计（论文）说明书课题名称花生仁粒数检测算法的研究（中文）Peanutkernelsdetectionalgorithmresearch（英文）系别专业班级学号姓名指导教师2012年05月26日摘要花生作为我国主要的经济作物之一，其主要用于生产植物油。能快速的估算出花生里的花生仁粒数所占的比例，对于预测一大批花生的产油量，提高企业的效用，很有必要。本文基于机器视觉的花生仁粒数的检查，对花生选取合适的背景，在光照886LUX的条件下，采用黑色作为拍摄图像的背景，进行拍摄花生图像。再通过otsu法对花生图像二值化处理，估算花生图像的面积，通过最小二乘

2、法对花生图像面积和花生颗粒的实际花生仁粒数进行拟合，从而达到估算出花生的花生仁粒数。再通过估算出来的花生仁粒数与花生颗粒的花生仁粒数进行比较，得出实验方法的误差精度。实验中，一共拍摄了花生图像338幅：其中出现一定误差的有42幅，算出实验的精度为12.426%。试验能达到预期的要求。关键字：花生，图像，二值化，二乘法AbstractPeanutsasoneofChina'smajoreconomiccrops,mainlyfortheproductionofvegetableoil.Canquicklyestimatetheproportionofpeanuti

3、nthepeanutgrains,andimprovingtheeffectiveness,itisnecessarytopredictalargenumberofpeanutoilproduction.Basedontheinspectionofmachinevisionpeanutgrains,peanuts,selecttheappropriatebackground,undertheinlight886LUXconditions,usingblackasthebackgroundofthecapturedimages,toshootthepeanutim

4、age.ThentheOTSUFrancepeanutbinaryimageprocessingtoestimatethepeanutimageareawerefittedbytheleastsquaresmethodpeanutimagearea,andpeanutswerepeanutgrains,soastoachievetheestimatepeanutpeanutgrains.Estimatedfromthepeanutgrainsandpeanutswerepeanutgrainscomparison,theerrorprecisionoftheex

5、perimentalmethod.Experiment,shootingatotalof338peanutimage:42inwhichacertainerror,calculatetheexperimentalaccuracyof12.426%.Thetestcanmeetexpectations.Keywords:Peanut,image,Binarization，Twomultiplication目录1.绪论131.1基于机器视觉的花生仁粒数检测的目的、意义11.2基于机器视觉的花生仁粒数检测的研究现状11.3本课题研究的内容22花生图像32.1彩色图像3

6、2.1.1RGB空间模型的描述42.1.2花生图像42.2花生仁粒数与图像的关系53花生图像的分割63.1图像的分割方法63.1.1阈值的分割方法63.1.2阈值的选取方法73.2图像分割效果的分析83.2.1二值图像83.2.2采用的分割方法94基于花生图像面积粒数的检测94.1图像面积与粒数的关系94.2图像面积的计算104.3采用最小二乘法算法估算花生粒数104.4实验得出的结果115结论与展望13致谢14参考文献15附录一程序16附录二表1731.绪论1.1基于机器视觉的花生仁粒数检测的目的、意义作为重要的油料作物和经济作物之一——花生，用于食用植物油和

7、食品业的加工，起着非常重要的作用，同时又是我国富有特色的出口农产品之一。22我们国家的社会经济发展越来越快，随着人们生活水平的不断提高，花生的需求量对于国内、国外的市场的要求也越来越高，越来越大。因此，大力发展花生加工产业，充分利用国内丰富的花生资源，提高花生制品的科技含量和各种附加值，对于花生在国内、国外的市场的竞争力的加强，加大努力，以便确保国家食油安全、食物安全和生态安全。花生经济价值高、丰产潜力大、营养丰富、是优质饲料源、养地效果好。有统计数字表明，世界花生总产量约为2100万吨，主产花生大国和地区：印度750万吨，居首位；中国700万吨，次之；美国20

8、0多万吨，人均占有量仍数