基于图像处理和光谱分析技术的水果品质快速无损检测方法研究

浙江大学生物系统工程与食品科学学院博士学位论文基于图像处理和光谱分析技术的水果品质快速无损检测方法研究姓名：马本学申请学位级别：博士专业：生物系统工程指导教师：应义斌20090401基于图像处理和光谱分析技术的水果品质快速无损检测方法研究作者：马本学学位授予单位：浙江大学生物系统工程与食品科学学院相似文献(10条)1.期刊论文叶昱程.应义斌水果品质检测与分级技术-农机化研究2003,(1)介绍了国内外水果品质检测与分级技术的研究进展;通过对水果的尺寸、形状、颜色、表面缺陷和水果的生物特性等特征来对水果的品质进行检测,进而进行分级处理,有效地提高了水果的品质和市场竞争力;同时,对国内外水果品质检测与分级技术研究中存在的问题及发展前景做了概括.2.学位论文叶昱程基于多光谱图像的水果外观品质检测方法研究2005利用计算机视觉和图像处理技术对水果进行品质无损检测和自动分级过程中,果梗、花萼部分容易和碰伤、腐烂等常见表面缺陷混淆,从而被误判而引起分级错误.本文主要针对这种情况,研究了碰伤、腐烂等常见表面缺陷的检测方法,并对果梗和花萼的识别进行了研究,主要研究内容和研究成果如下:1、综述了利用计算机视觉技术和多光谱图像技术进行水果品质检测和自动分级的国内外研究进展,并指出了国内外同类研究中所存在的问题.2、建立并完善了适合本研究的多光谱图像系统.3、进行了苹果的分光反射特性实验,通过该实验测定苹果的完好、碰伤、腐烂、果梗和花萼等不同表面组织的光谱反射特性曲线,进而可以得出区分不同表面组织的波段,然后选择合适的滤光片,有利于水果分级精度的提高.4、根据RGB颜色模型理论,把在480nm±10nm、530m±10nm、630nm±10nm和830m±10nm四个波段下所采集到的图像区域分别用B、G、R和I表示,然后作为RGB颜色模型中的各个分量进行叠加,分别得到RGB、RGI、GBI和RGBI四种多光谱图像.5、从果梗和花萼的识别结果可以看出:利用I,630、I,530、I,480、I,830单色图像进行分级时,对缺陷的识别率分别为69.2％、65.8％、51.2％、45％,对果梗花萼的识别率分别为67.5％、71.7％、59.2％、54.2％.而利用I,630/I,530比率多光谱图像进行分级时,缺陷和果梗花萼的识别率分别为73.3％、84.2％.由此可见,I,630/I,530比率图像的识别率要稍高于单色图像,也高于其他几种比率图像的识别率.3.期刊论文庞林江.王允祥.何志平.王俊.海铮.吴峰华.PANGLin-jiang.WANGYun-xiang.HEZhi-ping.WANGJun.HAIZheng.WUFeng-hua核磁共振技术在水果品质检测中的应用-农机化研究2006,(8)核磁共振及其影像技术作为一项新的检测技术在医学上取得了广泛的应用,在农业、食品行业也逐渐开始应用.为此,阐述了核磁共振及其影像技术的基本原理,并从水果内部品质、成熟度、内部缺陷、损伤及水果贮藏等方面介绍了国内外核磁共振技术在水果检测中的应用研究进展,并探讨了研究应用中的优点与局限,展望了核磁共振技术在水果检测中的应用前景.4.会议论文张嘏伟.唐娟.钱东平.王建新计算机视觉系统在水果品质检测中的研究本文利用计算机视觉技术,进行水果品质边缘检测研究。以虚拟仪器技术和图像处理软件IMAQVision为依托,通过软件实现了中值滤波、二值处理、图像分割和形态过滤等图像处理过程。从处理结果来看,达到了设计要求。研究表明,计算机视觉技术与虚拟仪器技术,应用于水果的图像处理具有广阔应用前景。5.学位论文饶秀勤基于机器视觉的水果品质实时检测与分级生产线的关键技术研究2007针对我国商品水果品质差、出口量小、价格低、附加值低等问题，采用机器视觉技术，研究了水果品质的实时检测与分级方法，对提高我国水果的市场竞争力，具有非常现实的社会和经济意义。研究成果为应用机器视觉技术开展农产品品质检测方法研究提供了范例，用于球形对象表面积的球带法、数字图像的线段描述方法为其它领域的机器视觉技术应用提供了新的方法，具有重要的理论和学术意义。主要成果有：①提出了水果表面积检测的球带计算法。球带是水果表面上一个窄长区域，其图像是宽度为一个像素的水平线段。球带作为圆柱的一部分，其宽度h、半径r及圆心角α根据其图像的纵坐标、线段起点和终点横坐标确定，其面积值为hxrxa。累加全部球带面积可得到水果表面ROI面积。试验结果表明，最大相对误差为1.32％。②提出了数字图像的线段描述方法。对数字图像上一组相同特性的像素用线段来描述，通过比较纵坐标相邻的两条线段的起点和终点来确定二者之间的相邻关系，利用这种关系将滤波、区域生长和对象边界数据等操作一次完成，大大减少了运算量，比拉普拉斯方法提高运算速度3倍。③提出了用于椭球形水果尺寸的椭圆回归法和软件卡尺方法。比较了MER方法、椭圆回归法和软件卡尺方法的运算量、检测精度。椭圆回归法运算量最小，软件卡尺方法检测精度最高，这是由于软件卡尺方法能保证计算机检测到的检测点与卡尺检测得到的检测点一致。④采用HIS颜色模型、主成分分析方法和马氏距离法，实现了水果按表面颜色分级。对800幅水果图像进行的分类结果表明，总的相对误差1.75％，能满足水果颜色检测与分级的要求。提出了由RGB颜色模型到HIS颜色模型的快速转换方法，转换速度提高了20％。⑤建立了水果图像的光度学模型，采用该模型得到水果图像灰度计算值，该值与水果图像实际灰度值相减后得到灰度差值图，对灰度差值图作阈值分割得到待定缺陷区域ROI，利用ROI的R分量和G分量曲面回归参数将缺陷表面、梗部和蒂部区分开来，从而完成了水果表面缺陷的检测。对1778幅正常水果图像和390幅含有表面缺陷的水果图像检测结果表明，正确率为94％，误判率为1.5％。⑥分别用F检验和t检验分析了水果在不同检测通道上的方差齐性和均值一致性，试验表明，在α=0.01的水平上，两检测通道的检测结果符合等精度要求。以上成果为在我国率先研制成功基于机器视觉技术的水果品质检测与分级生产线作出了贡献。6.会议论文章程辉.刘木华.王群.王秀兰X射线图像在热带水果内部品质无损检测中的应用2004内部品质检测一直是热带水果品质无损检测的难点之一.X射线图像检测是解决这个难点的较好方法.本文分别概述了X射线产生原理、X射线图像无损检测系统、X射线图像在苹果、梨和其它农产品的内部品质检测中的研究现状等几个方面.并对今后的研究提出了建议.7.学位论文袁金丽计算机视觉在苹果外部品质检测与分级方面的应用研究2005研究水果品质快速无损检测技术，对于提高果品质量和生产效率、降低劳动强度有着重要价值。本文以苹果为研究对象，研究了计算机视觉技术应用于水果分级中的基本理论和方法。1.研究了超快速中值滤波算法用于图像底层处理，并运用极坐标搜索的方法检测苹果边缘，提高了图像预处理速度。2.研究了苹果大小的检测，并实现了大小分级。3.利用半径序列的傅立叶描述子来描述苹果形状，将傅立叶描述子的1～13次谐波作为信息特征，输入神经网络，提出利用L-M算法训练网络，正确识别率为90％。4.在颜色分级中，基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术，提出了一种智能分级方法，即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度，并提取其特征，然后采用改进的粒子群进化算法训练网络，对苹果进行颜色分级。结果表明该方法切实可行，不仅分级速度快，而且分级正确率高到95％。5.分别利用参考图像法和标准球体灰度模型法初步实现了果面缺陷的检测。6.设计了苹果外部品质检测与分级系统的应用软件。8.期刊论文刘燕德.应义斌光纤传感技术在水果内部品质检测中的应用研究-传感技术学报2003,16(2)以光纤传感器为探头的光纤光度分析作为一种新型分析测试技术,正在获得越来越广泛的应用.探讨光纤传感技术在水果品质无损检测原理和设计一种测量水果品质的系统,并对水果光谱的三种测量方式--规则反射、漫反射和透射进行了对比分析和试验,试验结果得出漫反射方式是应用到水果内部品质预测的最好方式.最后综述了光纤传感技术在水果内部品质检测的最新研究进展和对今后的研究进行了展望.9.期刊论文杨磊.陈坤杰.YANGLei.CHENKun-jie近红外光谱在水果内部品质检测中的研究进展-江西农业学报2008,20(1)近红外光谱分析以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点成为20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的定量分析技术.综述了NIRS技术在定量分析方面的特点,分析了国内外在近红外光谱技术用于水果内部品质检测的最新研究现状,并对利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的研究前景进行了展望.10.学位论文李光梅水果机器视觉重量综合分选机机械系统及称重模块的设计2008水果分选是水果进入流通领域的一个重要环节，直接关系到水果生产的效益。在市场经济高度发达的今天，异地销售、大宗农产品交易和农产品国际贸易等均离不开标准化。而水果分选就是实现水果商品标准化的最基础的一步。我国是水果生产大国，但绝大部分水果来源于农村集体和个体种植户，其品质差别很大，加上采摘及运输过程中不同程度的损伤等影响，给水果的分选工作带来一定的困难。尤其是在出口的水果当中，由于大部分没有经过严格的分级处理，致使出口价格偏低，每年的经济损失上亿美元。目前我国的水果分选工作多由人工完成，缺点是劳动强度大，生产率低且分选精度不稳定。采用微机控制的机电一体化设备来代替人工作业，可以实现水果分选的自动化，有效地提高分选效率和分选精度。因此，研究开发水果采后的自动化处理设备，对水果进行分级筛选然后销售或加工，是我国目前农业机械化研究的重要课题。本论文的研究主要以机械设计基础、单片机应用及接口技术、单片机的C语言应用程序设计、模拟电子基础、C程序设计等学科的理论为基础，主要研究和设计了水果机器视觉重量综合分选机的机械系统和称重模块。具体研究内容如下：1.设计制作了水果机器视觉重量综合分选机的机械系统，并用该系统做了水果的运行试验。试验表明，整机运行情况正常，满足预期设计要求。能实现大小相差近一倍的苹果(直径50mm-100mm)的近似等角速度均匀翻转和平稳无冲击卸料，且卸料之后的苹果没有出现明显的机械损伤。2.设计了水果机器视觉重量综合分选机的称重模块。硬件电路主要由低通滤波电路、A/D转换电路、键盘/显示电路和复位及存储电路组成。由安装在滚子下面的称重传感器检测水果重量，将水果的重量信号转换为模拟电压信号，再经过低通滤波电路滤波，经A/D转换器模数转换后，送入称重模块控制器进行数据处理，并得出水果的重量值。3.设计了水果分选机的同步控制系统。并通过试验表明，在预期的水果输送速度下，能够完成输送线上水果动态位置的实时检测和连续跟踪，及水果重量、水果等级和水果位置信息的正确配准。4．利用C语言完成了整个系统的软件设计，并通过了调试。主程序主要包括A/D转换子程序、中断服务子程序、数据存储子程序、数据处理子程序、键盘显示子程序及CAN总线程序等。5．用设计完成的整个系统进行了试验，试验表明，该分选机在同步控制系统的控制下，各模块能协调工作，对水果进行外观品质检测和重量检测；通过用大小不等的苹果进行多次试验及对试验结果的分析，得出了水果的重量信号与A/D转换值之间的关系。本文链接：授权使用：华中农业大学(hzny)，授权号：8c4462eb-f7b2-4c2e-ab88-9df300f2660a下载时间：2010年9月16日