本文選題：荔枝 + 損傷��； 參考：《農(nóng)業(yè)機械學報》2016年07期

【摘要】：利用機器視覺技術進行采后荔枝的品質檢測與分級有重要意義。首先結合攝像機與熒光光譜儀進行了荔枝圖像的光譜分析,熒光作為激發(fā)光進行荔枝果皮的發(fā)射光譜特性分析,確定了不同熒光照射荔枝果實表皮的視覺檢測方法的可行性;然后設計了具有不同顏色光照轉換控制功能的機器視覺系統(tǒng),選定了紅色、藍色和綠色熒光燈,對正常和微損傷兩種品質狀態(tài)的荔枝果實熒光圖像進行灰度直方圖統(tǒng)計分析,確定了利用藍色熒光作為照射光源以及HSV顏色空間的V分量進行微損傷荔枝果實圖像識別的方法,利用探索性分析法對荔枝果實視覺檢測試驗結果進行統(tǒng)計與分析,確定了正常與微損傷荔枝果實圖像分割的灰度圖閾值范圍,結合優(yōu)化的圓擬合算法,實現(xiàn)了荔枝果實視覺智能分級系統(tǒng)的設計。試驗結果表明:該研究方法對正常荔枝和表皮微損傷荔枝的識別正確率為92%,為荔枝產(chǎn)后智能化檢測分級提供了技術支持。
[Abstract]:It is of great significance to detect and classify the quality of postharvest litchi by machine vision. Firstly, the spectral analysis of litchi image was carried out by using camera and fluorescence spectrometer. Fluorescence as excitation light was used to analyze the emission spectrum characteristics of litchi peel, and the feasibility of visual detection methods of different fluorescent irradiating litchi fruit epidermis was determined. Then, a machine vision system with different color illumination conversion control function was designed, and red, blue and green fluorescent lamps were selected. The fluorescent images of litchi fruit with normal and micro-damaged quality were analyzed by histogram. The method of using blue fluorescence as light source and V component of HSV color space for recognition of micro-damaged litchi fruit image was determined. The results of visual detection test of litchi fruit were statistically analyzed by exploratory analysis method. The threshold range of gray-scale image segmentation for normal and micro-damaged litchi fruit images was determined, and the design of visual intelligent grading system for litchi fruit was realized by combining with the optimized circle fitting algorithm. The results showed that the accuracy rate of this method for the identification of normal litchi and epidermal microdamaged litchi was 92, which provided technical support for intelligent detection and grading of litchi postpartum.
【作者單位】： 廣東工程職業(yè)技術學院;華南農(nóng)業(yè)大學數(shù)學與信息學院;華南農(nóng)業(yè)大學工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(31201135) 廣東省科技計劃項目(2015A020209023、2015A020209013)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1893015