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图像相关函授毕业论文,与硕士文致谢模板并非原文相关毕业设计论文

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学士学位论文

题目基于机器视觉的次蛋无损检测研究姓名干能强学号20021103014专业机械设计制造及其自动化指导教师王巧华职称副教授

中国·武汉

二○○六年五月

目录

摘 要III

关 键 词III

AbstractIII

KeywordsIV

1前言1

1.1研究意义1

1.2国内外研究概况1

1.2.1灯光****鉴别1

1.2.2打开鉴别2

1.2.2.1颜色鉴别2

1.2.2.2性状鉴别2

1.2.2.3气味鉴别2

1.2.3利用声学特性的无损检测2

1.2.4基于机器视觉的无损检测2

1.2.5其他新检测技术3

1.3研究的内容和目标3

1.4研究的总体方案3

2鸡蛋无损检测研究3

2.1实验材料3

2.2实验装置3

2.3实验步骤4

2.4试验结果4

3图像的前期处理5

3.1图像的输入,输出5

3.1.1图像的输入5

3.1.2图像的输出5

3.2图像的剪切6

3.3图像类型及其相互转换6

3.3.1真彩****像7

3.3.2索引****像7

3.3.3灰度图像7

3.3.4二值图像8

3.3.5图像类型之间的转换8

3.3.5.1真彩****像到灰度图像的转换8

3.3.5.2真彩****像与灰度图像到二值图像的转换8

3.4图像的灰度直方图9

4图像的进一步处理10

4.1平滑滤波10

4.1.1线性滤波10

4.1.2中值滤波10

4.1.3自适应滤波11

4.2强度调整12

4.2.1灰度调整12

4.2.2直方均衡化13

4.3去除背景的影响13

4.4图像边缘检测14

4.4.1边缘检测算子14

4.4.1.1Robert算子14

4.4.1.2Sobel算子和Prewitt算子14

4.4.1.3Krisch算子15

4.4.1.4Laplacian算子15

4.4.1.5Canny算子15

4.4.1.6LoG(LaplacianofGaussian)算子15

4.4.2边缘检测的MATLAB实现16

5新鲜蛋和散黄蛋或贴壳蛋检测模型的建立17

5.1图像的灰度直方图17

5.1.1直方图的性质17

5.1.2MATLAB的直方图技术17

5.1.3对比新鲜蛋和散黄蛋或贴壳蛋的灰度直方图17

5.2确定图像R分量灰度图特征区域像素点与鸡蛋总像素点的比例19

5.2.1流程控制语句20

5.2.1.1for循环20

5.2.1.2If-Else-End结构20

5.2.2MATLAB的程序实现20

5.3建立检测模型23

5.3.1检测结果对话框的创建23

5.3.2模型建立基本思路23

5.3.3检测程序23

6模型可靠性检验25

7检测模型GUI界面的设计25

8对鸡蛋检测模型的建立的进一步思考26

8.1指定区域26

8.2计算气室面积与鸡蛋总面积的比例27

9结论与分析28

9.1结论分析28

9.2存在的不足28

9.3展望29

参考文献29

致谢30

附录30

基于机器视觉的次蛋无损检测研究

摘 要

鸡蛋含有丰富的营养价值和食用价值,在人们的日常生活中被大量食用.但是鸡蛋在运输和贮藏的过程中易变质,造成贴壳蛋和散黄蛋,不宜食用.传统的鸡蛋检测方法主要以人工检测为主,但是检测速度慢,精确度不高,亟需一种能实现自动检测的方法.

MATLAB软件在图像处理上具有提取特征值方便,直观,简洁,效率高等特点.本文利用CCD摄像头来对鸡蛋图像进行拍摄,直到鸡蛋散黄或者贴壳为止,然后利用MATLAB软件来提取可以分辨出鸡蛋是否为散黄或贴壳的颜色特征值,如R,G,Btectionresearchofinferioreggs

basedonMATLAB

Abstract

Theeggsarefullofnourishmentvalueandediblevalue,whicharewidelyateinpeople'sdialylives.Butintheprocessingoftransportationandreservation,theeggsareeasytogetbadandbeepaste-the-shelleggsanddispersedeggs,whicharenotfittoeat.Thetraditionaldetectionismainlymadebymankind,butthespeedissolow,andtheaccuracyisalsonothigh.Sowemustsearchforamethodthatcangoonautomaticdetection.

ThesoftwareofMATLABhasalotofcharactersintheimageprocessing,forexample,itisconvenienttowithdrawthecharacteristicvalues,andit'sverydirect,simpleandefficient.Inthisthesis,weuseCCDcameratotakephotographesoftheeggs,tilltheeggsgetpaste-the-shelleggsordispersedeggs.ThenweusethethesoftwareofMATLABtowithdrawthecharacteristicvalues,whichcanidentifythatwhethertheeggsarefresheggsorpaste-the-shelleggsordispersedeggs,suchasR,G,B,soastofoundaccuratedetectionmodel.

Throughthedetection,wecanseethatthemodelwhichhandledbythesoftwareofMATLABisefficient.Aftergettingthephotographes,throughcroppingonthephotos,rejectingthesetting,wipingofnoise,adjustingofintensityprocessandsoon,thenwecanwithdrawthecharacteristicvaluesonthebasisofstatisticdata(inthisthesisweusetheweightbetweenthepixelsinsomeareaofthesquarediagramandthetotalpixelsofR)tofounddetectionmodel,andtheaccuracyreaches87.81%.Sowecanusethismodeltoidentifytheeggsarefresheggsorpaste-the-shelleggsanddispersedeggs.

Keywords

No-damageddetection,Paste-the-shelleggsanddispersedeggs,Colorcharacters,Machineview

1前言

1.1研究意义

在当今世界经济全球一体化趋势不断增强的背景下,必须加快我国经济的发展速度,尤其是农业经济.为了提高农业经济的收入,为了在激烈的市场竞争中立于不败之地,在新时期的农业发展中,我们应充分利用新技术条件下的技术优势来装备,升级传统农业.实现农业生产的自动化将是一个必然的趋势.

自动化是现代化的一个首要的标志,如果说自动化在工业生产的某些行业早已实现的话,农业生产中现有的状况,包括发达国家农业的规模生产,还只能称之为机械化或半自动化.粮食收获中的联合收割机是重要的机械化工具,但是,目前还离不开人的操作和使用,人需要根据收割的环境,做出有效的判断,控制这种大型的机械的行动.因此,农业生产中仍旧面临着诸多的人为因素的影响,离"无人化或半无人化"生产还有很大的距离.实现完全的自动化生产,机器视觉的作用是至关重要的.机器视觉就是用机器模拟人的眼睛,在许多需要视觉做出判断的地方,计算机可以做出合乎人们意愿的决定,这样的决定能够合理,有效地指挥和操纵机器,使整个过程脱离伙伴或脱离现场人的控制.

鸡蛋在人们的日常饮食中占有非常重要的地位,但是如何保证鸡蛋的质量是一个很重大的问题.据报道,我国每年收购的禽蛋由于腐败,变质所造成的损失占收购量的10%以上.在禽蛋的加工,贮藏和流通过程中,由于振荡过于剧烈,或者储藏时间过长,容易引起禽蛋变质,造成散黄蛋,贴壳蛋等次蛋,这些次蛋对人体危害相当大,不宜食用.目前的品质检测和在线检测与控制往往是基于成分分析之上的,这不仅劳动强度大,生产效率低,人为破坏大,而且检测精度受工人注意力,体力,经验和工作态度的影响的不到根本保证.而利用机器视觉可以很好的弥补这些缺陷.

机器视觉又称之为图像理解和图像分析,是一门交叉性很强的学科,它涉及计算机,光学,数学,信息论,模式识别,数学形态学,人工智能,自动化,CCD技术,视觉学,心理学,数字图像处理等众多科学,上个世纪70年代在遥感图片和生物医学图片分析两项应用技术上取得了显着的成果,随后在多种产业领域得到应用.本论文采用机器视觉检测技术实现新鲜蛋与散黄蛋或者贴壳蛋的自动识别,对鸡蛋的分级有一定的现实意义.

1.2国内外研究概况

鲜蛋按照下列规定分为三等****.等别规定如下:(1)一等蛋:每个蛋重在60克以上(2)二等蛋:每个蛋重在50克以上(3)三等蛋:每个蛋重在38克以上.级别规定如下:一级蛋:蛋壳清洁,坚硬,完整,气室深度0.5厘米以上者,不得超过10%,蛋白清明,质浓厚,胚胎无发育.二级蛋:蛋壳尚清洁,坚硬,完整,气室深度0.6厘米以上者,不得超过10%,蛋白略显明而质尚浓厚,蛋黄略显清明,但仍固定,胚胎无发育.****蛋:蛋壳污壳者不得超过10%,气室深度0.8厘米的不得超过25%,蛋白清明,质稍稀薄,蛋黄显明而移动,胚胎微有发育.蛋内透光状况随其散黄程度而异轻度则呈不规则云雾状,重度则呈均匀一致的暗红色.贴壳蛋灯光****在贴壳处可清晰看到蛋黄呈红影,称红贴蛋,若有微生物侵入,存放期再延长,贴壳处则为褐色或黑色,称贴壳蛋.若黑色面积占整个蛋黄面积二分之一以上,视为重度黑贴壳蛋.灯光****是指在暗室中用手握住蛋体紧贴在照蛋器的光线洞口上,前后上下左右来回轻轻转动,靠光线的帮助看蛋壳有无裂纹,气室大小,蛋黄移动的影子,内容物的澄明度,蛋内异物,以及蛋壳内表面的霉斑,胚的发育等情况.在市场上无暗室和照蛋设备时,可用手电筒围上暗色纸筒(照蛋端直径稍小于蛋)进行鉴别.如有阳光也可以用纸筒对着阳光直接观察.鲜蛋——气室直径小于11毫米,整个蛋呈微红色,蛋黄略见阴影或无阴影,且位于****,不移动,蛋壳无裂纹.——轻微的散黄蛋或贴壳蛋****时****时可见蛋黄上呈现血环,环中及边缘呈现少许血丝,蛋黄透光度增强而蛋黄周围有阴影,气室大于11毫米,蛋壳某一部位呈绿色或黑色:蛋黄部完整,散如云状,蛋壳膜内壁有霉点,蛋内有活动的阴影.黄,白混杂不清,呈均匀灰****,蛋全部或大部不透光,呈灰黑色,蛋壳及内部均有黑色或粉红色毫点,蛋壳某一部分呈黑色且占蛋

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