基于DSP圖像處理的雞蛋新鮮度實時無損檢測研究.pdf

1、本文以TI公司的數(shù)字信號處理器TMS320DM642為核心,在硬件上,充分利用了DM642高速處理數(shù)據(jù)的能力以及實時處理特點,軟件上,在CCS開發(fā)環(huán)境中,運用C語言設(shè)計圖像處理及特征參數(shù)提取算法對雞蛋透射光圖像進(jìn)行有效分析,分離蛋黃和氣室特征,較精確的提取蛋黃與整蛋面積比值,氣室面積與整蛋面積比值,氣室高度與長軸比值,氣室直徑與短軸比值,以該四組參數(shù)分別作為無損檢測參數(shù),來尋找單一最優(yōu)特征參數(shù)判別新鮮度。圖像采集、圖像處理算法、圖像顯示

2、、優(yōu)化、調(diào)試和識別過程均在DSP上實現(xiàn),檢測系統(tǒng)具有實時性。
　　 論文主要研究內(nèi)容與結(jié)論如下:
　　 (1)對DSP硬件平臺進(jìn)行了學(xué)習(xí)和應(yīng)用。結(jié)合CCS軟件,研究各種圖像處理算法。通過視頻采集、編碼、處理、解碼和顯示一系列處理流程,開發(fā)了對雞蛋新鮮度實時無損檢測系統(tǒng)。
　　 (2)獲得蛋黃特征圖像處理方法:通過獲取雞蛋透射光圖像的G分量、灰度均衡化、中值濾波、反色、腐蝕、“與”運算、自動閾值分割等一系列圖像處理

3、方法使蛋黃特征顯現(xiàn),從而獲得蛋黃面積與整蛋面積比,為無損檢測參數(shù)提供依據(jù)。
　　 (3)獲得氣室特征的圖像處理方法:從雞蛋透射光的Ⅰ分量圖上可以較明顯的顯示氣室區(qū)域,經(jīng)由中值濾波、背景替換,直方圖顯示后,由大量實驗研究得到最佳閾值分割點,進(jìn)行閾值分割。再經(jīng)形態(tài)學(xué)去噪,獲得區(qū)域形態(tài),對照兩組形態(tài)特征分兩種算法獲得氣室分割線的基點,進(jìn)行分割,該方法分割準(zhǔn)確,速度快。獲得氣室特征后,提取氣室面積比、氣室高度比、氣室直徑比。此種算法必須

4、使氣室形態(tài)均勻分布在雞蛋大頭,因此,在實際流通中檢測受到限制。
　　 (4)搭建DSP硬件平臺,圖像采集裝置進(jìn)行試驗研究,選取30枚雞蛋,每天同一時間利用軟件算法提取以上四組特征參數(shù)數(shù)據(jù),求當(dāng)天各參數(shù)的平均值作為參數(shù)指標(biāo)。另每天取3只同批同環(huán)境下雞蛋測得哈夫值,求其平均值作為當(dāng)天的雞蛋哈夫值,直到對照組雞蛋出現(xiàn)散黃為止,共做了29天雞蛋新鮮度跟蹤試驗。
　　 (5)利用SPSS軟件建立該四組特征值與新鮮度(哈夫值)關(guān)系模

5、型,模型相關(guān)系數(shù)高,經(jīng)檢驗通過該四組特征模型識別雞蛋新鮮度等級的準(zhǔn)確率分別為91％、92％、92％、91％。
　　 (6)將試驗獲取的蛋黃面積比、氣室面積比、氣室高度比、氣室直徑比四組參數(shù)分別逐一作為訓(xùn)練集輸入樣本,對應(yīng)的哈夫值等級作為訓(xùn)練集輸出樣本,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后利用驗證集數(shù)據(jù)驗證網(wǎng)絡(luò)的可靠性和分級準(zhǔn)確率,識別新鮮度等級的準(zhǔn)確率依次為90％,89％,90％,89％。
　　 (7)基于VisualC++6.0開發(fā)

6、軟件設(shè)計了一個雞蛋新鮮度實時檢測系統(tǒng)界面,將DSP處理的結(jié)果顯示在PC機(jī)上,該系統(tǒng)實現(xiàn)了PC機(jī)與DSP直接通信,啟動DSP后,可以實時獲取經(jīng)DSP處理得來的數(shù)據(jù)；實時檢測每個雞蛋的哈夫值；新鮮度等級。
　　 考慮到當(dāng)雞蛋在運輸和儲存時,雞蛋放置不正時,氣室形態(tài)可能有偏移,由此呈現(xiàn)的氣室圖像不太規(guī)則,本文氣室研究算法只適用于氣室圖像均勻分布在大頭,而蛋黃面積比獲得方法則不受位置限制,因此綜合因素考慮,本文最終確定蛋黃面積比為圖像實