基于机器视觉的干制骏枣分级方法研究
Research of Dried JunJuJube Size Classification Method Based on Machine Vision
本文设计了一种计算机图像采集系统,通过数码相机获取干制骏枣的图像,对原始图像先后进行了灰度化处理、图像增强、图像二值化、图像形态处理、图像填充和图像分割等预处理,对干制红枣的特征分别从形态特征和表面纹理特征进行了快速提取.然后对干制骏枣区域进行Otsu's阈值分割、图像局部属性统计和形态学处理,提取出红枣裂纹二值图像,根据裂纹图像不变距法来建立裂纹检测模型,通过对实验结果的分析,发现鸟啄和药害的检测准确率较低,分别只有86.7%和76.7%,霉变的检测准确率可达100%.利用干制骏枣轮廓上两点之间最大距离算法测算出干制骏枣纵径,采用最小二乘法对纵径的真实值和检测的像素值进行直线拟合,求出函数关系,建立基于机器视觉的干制骏枣大小分级检测模型,并与分级的标准进行对比,从而实现干制骏枣大小分级,最终将实际测得的结果与模型测得的结果进行对比,设计了基于GUI界面的干制骏枣大小分级系统,分级正确率为95.3%,结果达到了本次设计的预期要求.
- 作者：
- 刘小文
- 学位授予单位：
- 塔里木大学
- 专业名称：
- 农业信息化(专业学位)
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2019年
- 导师姓名：
- 吴刚
- 中图分类号：
- TP391.41；S665.1
- 关键词：
- 干制骏枣；机器视觉；纵径提取；大小分级
- Dried JunJujube; Machine Vision; Morphology; Classification;