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  本文關鍵詞：基于計算機視覺和聲學技術融合檢測雞蛋品質的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南京農(nóng)業(yè)大學》 2007年

基于計算機視覺和聲學技術融合檢測雞蛋品質的研究

潘磊慶  

【摘要】：雞蛋具有很高的營養(yǎng)價值，深受消費者喜愛。蛋內外品質的好壞直接影響蛋的質量和安全。在銷售流通及加工方面，如能做到按質論價，則既保護了消費者權益，又有利于生產(chǎn)經(jīng)營者采取科學的管理，保證蛋的品質。將基于計算機技術的高新檢測技術用于禽蛋品質的自動檢測和分級，既可以解放勞動力，排除人的主觀因素干擾，又能快速而準確地進行禽蛋品質的綜合而全面地評價。因此，研究和完善高水平的禽蛋品質檢測系統(tǒng)對于提高我國禽蛋在國際市場行業(yè)的競爭力有著現(xiàn)實意義。本文是國家自然科學基金項目“基于計算機視覺和動力學特性無損檢測禽蛋品質研究”中的一部分，主要研究了利用計算機視覺和聲學技術無損檢測雞蛋的裂紋(主要是微裂紋雞蛋)、污斑和新鮮度的品質情況，提高檢測精度。本文主要的研究內容和結果如下： 1．聲學技術檢測雞蛋裂紋的研究 分析了外部條件(敲擊位置、信號采集位置、敲擊力、貯藏時間)和雞蛋自身物理性質(蛋重、蛋殼厚度、蛋形指數(shù)、蛋殼強度、裂紋)對雞蛋特征響應頻率的影響，并建立了利用聲學敲擊檢測雞蛋裂紋的裝置和方法。研究發(fā)現(xiàn)采集信號位置、貯藏時間、敲擊力大小和蛋形指數(shù)對雞蛋的特征頻率影響很小，而敲擊位置和裂紋對雞蛋的特征頻率影響很大；蛋殼厚度、蛋殼強度和蛋重對特征頻率影響也較大，雞蛋的特征頻率隨著蛋殼強度和殼厚的增加會變大，但隨著蛋重的增加反而變小，而且蛋重與雞蛋特征頻率的相關系數(shù)達到0.699。同時發(fā)現(xiàn)，對雞蛋特征頻率的影響并不是單個因素，而是多個因素共同起作用。利用建立的聲學檢測裝置，通過敲擊赤道不同部位四次，分析四個特征響應頻率的變異系數(shù)(CV)，可將CV作為分級依據(jù)，設定參數(shù)(CV)的閾值為1時，完好雞蛋檢測準確率達83％，殼裂雞蛋的檢測準確率為91％，整批雞蛋的檢測準確率達到87％。 2．基于計算機視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡檢測雞蛋裂紋的研究 為了進一步提高雞蛋裂紋檢測的準確性和效率，建立了利用計算機視覺技術檢測雞蛋表面裂紋的裝置，綜合運用計算機視覺技術和BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術，實現(xiàn)雞蛋表面裂紋的無損檢測和分級。首先，，通過計算機視覺系統(tǒng)獲取雞蛋表面的圖像，對圖像分析處理，提取了裂紋區(qū)域和噪聲區(qū)域的5個幾何特征參數(shù)。其次，將5個參數(shù)作為輸入量，建立了基于MATLAB的結構為5-10-2的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對裂紋進行識別和雞蛋的自動分級。試驗結果表明模型對裂紋雞蛋的識別準確率達到了92.9％，對整批雞蛋的分級準確率達到了96.8％。 3．計算機視覺和聲學技術融合檢測雞蛋裂紋的研究 利用計算機視覺系統(tǒng)獲取雞蛋表面圖像，并進行分析處理，提取了5個特征參數(shù)(A、R、L、S、LS)，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入量，創(chuàng)建了基于MATLAB的結構為5-10-2的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型識別雞蛋表面的裂紋，發(fā)現(xiàn)利用計算機視覺和BP神經(jīng)網(wǎng)絡判別不同程度破損雞蛋的準確率只有68％，對完好雞蛋的判別準確率為98％。對結果分析發(fā)現(xiàn)，雖然構建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對圖像處理后分割出的裂紋區(qū)域識別準確率很高，但計算機視覺方法對裂紋較小的雞蛋，主要為微裂紋和不可見裂紋雞蛋，圖像處理難以分割出裂紋區(qū)域，該類雞蛋判別準確率較低。 采集和分析雞蛋被敲擊后的聲音信號，提取了特征頻率F1、F2、F3、F4、偏斜度平均值CS和崤度平均值CE共6個特征參數(shù)，并作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入量，創(chuàng)建了基于MATLAB的結構為6-15-2的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型判別雞蛋裂紋，對蛋殼受各種程度破壞后的雞蛋判別準確率可達90％以上，對蛋殼完整的雞蛋判別準確率超過95％，對一批雞蛋總體的判斷準確率可達94％。但也發(fā)現(xiàn)，當雞蛋蛋殼受破壞比較嚴重，裂紋比較大時，敲擊雞蛋蛋殼的不同部位，采集的各次信號差異不大，利用聲學技術結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡的方法易產(chǎn)生誤判。 采用融合技術，結合計算機視覺、聲學技術和BP神經(jīng)網(wǎng)絡判斷各種破損程度雞蛋，能夠發(fā)揮計算機視覺技術和聲學檢測技術的優(yōu)點，對裂紋蛋檢出可達到98％，能夠充分的保證雞蛋的質量和安全。 4．基于計算機視覺檢測雞蛋污斑的研究 傳統(tǒng)人工檢測雞蛋表面污斑方法由于效率較低，且易造成視覺疲勞等缺點，已不能滿足現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)需要。本文建立了利用計算機視覺檢測雞蛋表面污斑的裝置，通過計算機視覺采集雞蛋表面的圖像，然后對圖像進行處理分析，提取特征參數(shù)，建立污斑識別算法，檢測雞蛋表面的污斑。通過驗證，該識別算法分級污斑雞蛋和干凈雞蛋的準確率達到92.7％，受試雞蛋總體分級準確率達到90％以上，實現(xiàn)了對雞蛋表面污斑的無損檢測。 5．基于計算機視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡檢測雞蛋新鮮度的研究 建立了利用計算機視覺檢測獲取雞蛋內容物透射圖像信息的裝置，通過圖像處理，獲取了蛋殼表面顏色信息和表示雞蛋新鮮的參數(shù)哈夫單位值(HU)，得到了利用計算機視覺預測雞蛋新鮮度的有關的H、I、S、a、b、a~*、b~*、a-a~*、b-b~*七個參數(shù)，然后通過分析哈夫單位HU與七個參數(shù)之間的相關性，并建立多元線性回歸方程，確立了與雞蛋新鮮度密切相關的三個參數(shù)H、I、b。 以三個參數(shù)H、I、b作為輸入變量，創(chuàng)建了基于MATLAB的結構為3-15-4的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對雞蛋的新鮮度進行分級，模型具有較好的泛化功能和魯棒性，對各個等級雞蛋的新鮮度分級準確率達90％，對整體雞蛋新鮮度分級的準確率在92％以上。 6．融合檢測雞蛋品質系統(tǒng)的軟硬件組成 本章介紹了實現(xiàn)利用計算機視覺、聲學技術和神經(jīng)網(wǎng)絡融合技術無損檢測雞蛋品質(污斑、裂紋、新鮮度)的硬件的組成，以及軟件的界面及其內部的各個功能模塊。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：南京農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TS253
【目錄】：

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10 袁道軍;利用計算機視覺技術獲取油菜苗期生長信息方法的研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學;2005年

  本文關鍵詞：基于計算機視覺和聲學技術融合檢測雞蛋品質的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：110838