【摘要】：蠶繭種類極大程度決定了繅絲的絲質,最終影響生絲在市場上的經濟效益。目前蠶繭分揀基本依靠選繭工識別完成手工分揀,但人工分揀費時費力,且識別質量嚴重依賴于選繭工的主觀意識。為穩(wěn)定客觀地對蠶繭進行識別分類且降低勞動強度,因此研究基于機器視覺的蠶繭圖像識別勢在必行,而現(xiàn)有的蠶繭圖像處理研究還停留在單蠶繭識別,難以達到分繭機器人在視覺部分的需求。為克服這些問題,本文研究了基于機器視覺的蠶繭圖像識別,針對現(xiàn)有的蠶繭輪廓提取算法難以準確提取斑點繭輪廓的問題,提出采用基于最小二乘法的DRLSE(Distance rule level set evolution)模型進行蠶繭輪廓提取,緊接著根據提取到的蠶繭輪廓信息對蠶繭進行定位,實現(xiàn)多蠶繭識別。構建深度學習模型完成對蠶繭的識別,以自動選取能反應蠶繭種類本質的特征。論文主要完成如下工作:(1)蠶繭輪廓作為蠶繭識別的重要特征之一,提取精度將極大影響后續(xù)識別的正確率。為便于后續(xù)輪廓提取,提出基于雙邊濾波的反銳化掩膜的圖像增強算法,其在提高蠶繭邊緣對比度的同時,使蠶繭邊緣相對而言更加平滑。(2)由于本文為多蠶繭識別,且相機為低分辨率黑白相機,采用Canny算子難以準確提取斑點位于邊緣的斑點繭輪廓,因此將醫(yī)學圖像分割中常用到的DRLSE模型引入到蠶繭圖像分割領域,并針對DRLSE模型在演化蠶繭輪廓時出現(xiàn)的過擬合與欠擬合問題,提出基于最小二乘法的DRLSE模型。采用DRLSE模型改進后提取的特征訓練出的GA-SVM在測試集上的識別正確率為93.8479%,相比于采用DRLSE模型提取的特征訓練出的GA-SVM在測試集上的識別正確率提高了2.3334%,驗證了算法的有效性。(3)針對人工選取特征較為繁瑣且可能會忽略能反應對象本質的特征。本文使用GoogLeNet與SE-GoogLeNet兩種深度學習模型,并對其識別率進行對比,SE-GoogLeNet在測試集上的識別正確率為98.27%,在測試集上的識別正確率分別比GA-SVM與GoogLeNet提高了4.4221%、0.65%。
【圖文】：

手工分揀蠶繭Figure1-1Manualsortingofcocoons

圖 2-1 蠶繭種類圖Figure 2-1 Image of the cocoon species機器視覺系統(tǒng)搭建于蠶繭顏色相對而言較單一，而灰度圖數據量較小，采用黑白相機處理和特征提取的運算量，從成本角度而言黑白相機相對于彩色相故而采用黑白相機。根據蠶繭識別面積和需要提取的蠶繭特征，最OGNEX 公司型號為 IN-SIGHT8400 的黑白相機，其分辨率為 640別場景仿照工廠流水線構建，其中傳送帶寬度為 200mm。根據已分辨率和識別場景的寬度，通過式 2-1 計算出鏡頭的焦距，選擇合WwLf×= ，HhLf×= 2-1 中，f 表示鏡頭的焦距，，h 表示成像高度，L 表示鏡頭到蠶繭的成像寬度，H 表示檢測場景的高度，W 表示檢測場景的寬度。
【學位授予單位】：廣西科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TS141.9;TP391.41

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