辣椒除雜是辣椒分揀過程中必備的一個過程,辣椒原料中會混雜各種各樣的雜質,如花生、石塊、塑料袋、辣椒梗等。傳統(tǒng)上人工除雜效率低下,目前的機械除雜裝置也不能完全滿足要求,辣椒除雜急需機械化與自動化,針對以上問題設計辣椒除雜系統(tǒng)主要工作內容如下:(1)根據辣椒除雜的要求完成一套除雜生產線的設計,系統(tǒng)主要包括辣椒的重雜除雜單元,主要去除掉比較重的雜質(如石礫等);辣椒的輕雜除雜單元,主要去除比較輕的物質(如葉子等);目標檢測除雜模塊和顏色識別除雜模塊,去除剩余雜物。(2)對SSD(單發(fā)多窗檢測器)目標檢測算法進行分析與改進研究,將花生作為實驗對象,實驗中改進SSD算法的識別速度為54FPS、識別精度為88.21%,結果顯示改進SSD算法與原SSD算法相比在檢測精度、速度上均有很大提升。融合改進SSD算法和STC(時空上下文快速跟蹤算法)算法對目標對象進行跟蹤,在保證精度的同時跟蹤速度達到150FPS。融合跟蹤結果和相機標定計算雜質位置信息,通過機械手去除雜質。(3)對雜質顏色識別及定位算法進行了研究,將花生作為實驗對象,使用顏色空間轉換、數學形態(tài)學和聚類算法,在640×480的圖片上的處理速度... 

【文章來源】：青島大學山東省

【文章頁數】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 辣椒除雜系統(tǒng)研究的背景和意義
    1.2 辣椒機械除雜系統(tǒng)國內外研究現狀
    1.3 國內外辣椒雜質檢測研究現狀
        1.3.1 國內外目標檢測研究現狀
        1.3.2 國內外視覺跟蹤算法研究現狀
        1.3.3 國內外聚類算法研究現狀
    1.4 主要研究內容
    1.5 論文結構安排
第二章 辣椒除雜系統(tǒng)總體結構設計
    2.1 除雜設備的結構及工作原理
    2.2 除雜系統(tǒng)主要設備結構設計及參數選擇
        2.2.1 物料輸送系統(tǒng)的設計
        2.2.2 電機選型
        2.2.3 減速器傳動比計算
    2.3 機械臂和視覺系統(tǒng)的結構設計及選型
        2.3.1 雜質拾取機械手結構設計
        2.3.2 工業(yè)視覺系統(tǒng)原理和硬件選擇
    2.4 本章小結
第三章 SSD目標檢測算法分析及改進
    3.1 基于卷積神經網絡的目標檢測算法選擇
    3.2 SSD目標檢測算法網絡結構
        3.2.1 卷積神經網絡前向傳播
        3.2.2 卷積神經網絡反向傳播
        3.2.3 SSD目標檢測算法網絡結構
        3.2.4 SSD算法目標函數
    3.3 改進卷積結構的SSD算法
    3.4 本章小結
第四章 SSD算法雜質目標識別及追蹤實驗
    4.1 制作目標數據集
    4.2 參數選擇和訓練技巧
        4.2.1 參數選擇
        4.2.2 SSD訓練技巧
    4.3 模型結果展示及分析
        4.3.1 實驗平臺搭建和硬件選擇
        4.3.2 模型訓練結果分析
    4.4 雜質目標跟蹤
        4.4.1 STC算法簡介
        4.4.2 STC跟蹤結果展示
        4.4.3 SSD修正STC結果展示
    4.5 雜質目標定位
        4.5.1 相機標定理論分析
        4.5.2 相機內參的獲取及定位分析
    4.6 本章小結
第五章 雜質顏色識別實驗
    5.1 顏色除雜單元的工作步驟及方法
    5.2 實驗設計
        5.2.1 顏色空間轉換
        5.2.2 圖像的腐蝕、膨脹
        5.2.3 DBSCAN聚類
    5.3 顏色識別實驗結果及定位
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝



本文編號：2909808