發(fā)布時間：2020-06-21 10:52

【摘要】：去核是檳榔加工工序中的一道重要環(huán)節(jié),檳榔在加工過程中由于脫水和擠壓形變,檳榔的形狀變得不再規(guī)則,同時由于干濕度不一樣,切開后的檳榔內(nèi)核個體間差異很大,給機(jī)械自動去核造成很大困難,因此目前檳榔加工企業(yè)仍然依靠人工完成去核操作。隨著檳榔加工行業(yè)競爭加劇,勞動力成本越來越高,人工去核越來越失去競爭力,因此檳榔加工企業(yè)迫切需要一種智能且高效的檳榔去核方案來提升競爭優(yōu)勢。本文針對檳榔去核問題提出了一種基于機(jī)器視覺的解決方案,論文工作主要分成四部分:1)針對檳榔去核工序中檳榔內(nèi)核輪廓檢測問題,提出一種基于語義分割的檳榔內(nèi)核輪廓檢測方法。分割模型以VGG16網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),同時將全連接層替換為卷積層,增加了跳躍結(jié)構(gòu),將淺層特征經(jīng)過采樣后在同一尺度下與深層特征進(jìn)行融合,并將常規(guī)卷積替換成擴(kuò)張卷積,減少學(xué)習(xí)參數(shù)的同時提升了分割模型的實時性,最終得到FCN-Dilated-VGG-8s分割模型。該模型表現(xiàn)出良好的魯棒性,實現(xiàn)了檳榔圖像準(zhǔn)確、快速分割。對檳榔圖像分割的準(zhǔn)確率達(dá)到98.79%,單張圖像分割只需0.071s,模型大小只有FCN-VGG-8s模型的37.5%。通過對分割完后的圖像進(jìn)行邊緣提取,即可得到完整平滑的檳榔內(nèi)核輪廓線。2)檳榔去核后的殘留物的顏色與紋理差異很大,且檳榔殘留與果壁粘貼緊密,因此常規(guī)算法很難準(zhǔn)確分辨出殘留物。本文引入語義分割的思路,通過調(diào)整檳榔內(nèi)核檢測語義分割模型的loss函數(shù),縮小感興趣區(qū)域,對殘留塊進(jìn)行分割,并統(tǒng)計分割結(jié)果中殘留塊像素數(shù),實現(xiàn)殘留判別,實驗準(zhǔn)確率達(dá)到98.7%,驗證了算法的有效性。3)為了提高檳榔去核的成功率,必須找到檳榔去核時下刀的最佳位置。而最佳下刀位置就是檳榔內(nèi)核輪廓頭部的端點處,因此在找到檳榔內(nèi)核輪廓的同時還需要判別出是否為頭部,才能精確定位出檳榔去核的最佳下刀位置。針對頭尾判別問題,我們用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行了實驗,判別準(zhǔn)確率接近100%,算法速度快,魯棒性強(qiáng),很好的解決了檳榔頭尾判別問題。4)設(shè)計了一套基于機(jī)器視覺感知的檳榔去核試驗系統(tǒng),系統(tǒng)初步實現(xiàn)了檳榔內(nèi)核輪廓檢測,殘留判別和頭尾判別功能,滿足了算法驗證和方法檢驗的要求。本文針對檳榔去核過程中的技術(shù)問題展開研究,分別解決了檳榔內(nèi)核輪廓檢測,檳榔內(nèi)核殘留判別,檳榔頭尾判別三個問題,為實現(xiàn)檳榔去核工序的自動化提供了技術(shù)支持,對推動檳榔加工產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要價值。
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TS255.3;TP391.41
【圖文】：

第 1 章 緒論1.1 研究背景與意義檳榔果外形呈橢球狀（本文中檳榔果簡稱“檳榔”），一般長 15-35mm，截面直徑約 10-25mm。剛采摘的檳榔表皮是綠色，如圖 1-1(a),初加工后其表皮是棕黃色，如圖 1-1(b)。檳榔質(zhì)地堅硬，不易破碎，脫水后的檳榔表皮有形態(tài)各異的稍凹陷的網(wǎng)狀紋路，檳榔剖開后可以看到棕色果皮與白色胚乳，胚乳有大理石樣的紋路，如圖 1-1(c)。

因此鮮食方式一般在檳榔產(chǎn)地比較常見，這就造成檳榔的限。為了擺脫這種限制，將檳榔這種“植物口香糖”推向更多更加工行業(yè)應(yīng)運(yùn)而生。煙果檳榔加工工藝比較復(fù)雜，其主要加工流程包括選籽→堿洗→烤→表皮加香→切籽→去核→點鹵→干燥→包裝→成品等十幾工流程如圖 1-2 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2723964