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文檔簡介
1、基于機器視覺對蘋果進行在線檢測分級,對提高我國蘋果市場的競爭力有十分重要的意義。目前,在蘋果分級的過程中存在效率低、誤判率高、速度慢等缺點,很難滿足實時性分級的要求。基于此,本論文提出了基于機器視覺蘋果檢測算法的研究,包括蘋果圖像處理和大小形狀、顏色、缺陷分級算法。
首先采集蘋果圖像,將采集后的蘋果圖像進行A/D轉換成24位GDI位圖,對轉換后的蘋果圖像進行平滑、分割、灰度化和銳化等圖像處理,其次提取處理后蘋果圖像的大小形
2、狀、顏色和紋理特征參數,依據提取的特征參數實現蘋果分級。蘋果大小分級,利用直徑判別法,將其分為4個等級,準確率達到90[%]以上;形狀分級采用參考形極徑差值法,有效地將蘋果分為畸形果和圓形果;顏色和缺陷分級本論文提出用BP神經網絡作為分級器,其中顏色分級使用粒子群優(yōu)化的BP神經網絡,將顏色特征參數色相頻度作為BP神經網絡的輸入,訓練優(yōu)化后的BP神經網絡實現蘋果顏色分級,分級正確率不低于96[%],而缺陷分級采用遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡
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