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

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