農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)論文開題報(bào)告

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　　論文題目：基于機(jī)器視覺南疆紅棗顏色分級(jí)方法研究

　　一、選題背景

　　我國加入WTO后農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)入了對(duì)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整的新階段，以前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要是為了追求產(chǎn)量的增長，現(xiàn)階段主要是在保持總量不變的前提下突出質(zhì)量和效益，努力向高質(zhì)量、多元化的方向發(fā)展，爭取大規(guī)模地實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的增值和轉(zhuǎn)化。隨著人們生活水平的不斷提高，人們更加關(guān)心的是農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)，價(jià)格是其次。農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)是中國農(nóng)業(yè)的一個(gè)重大課題，從古至今，我國農(nóng)產(chǎn)品加工檢測技術(shù)發(fā)展相對(duì)緩慢，特別是農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測體系與質(zhì)量控制體系缺乏，使得市場上的農(nóng)產(chǎn)品魚目混珠，高品質(zhì)的綠色農(nóng)產(chǎn)品得不到相對(duì)高的增值。所以我國目前迫切需要對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)進(jìn)行檢測與產(chǎn)業(yè)化，提高農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)和安全性，提高我國農(nóng)業(yè)國際市場競爭力與綜合效益，推動(dòng)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。新疆南疆的紅棗種植面積大且種類繁多。近年來南疆地區(qū)紅棗存在著有數(shù)量沒質(zhì)量，結(jié)構(gòu)單一等問題導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)優(yōu)良的紅棗價(jià)格提不上去，隨著人們生活水平的提高，對(duì)紅棗質(zhì)量的要求也越來越嚴(yán)格，而且南疆大部分紅棗采摘后就進(jìn)行人工分級(jí)直接上市，導(dǎo)致紅棗的附加值沒有體現(xiàn)出來。南疆紅棗需要提高加工生產(chǎn)水平，改善檢測和分級(jí)手段，紅棗上市之前必須經(jīng)過商品化處理，例如：清洗、烘干、分選、分級(jí)、包裝，在傳輸過程和分選分級(jí)過程必須進(jìn)行無損檢測�，F(xiàn)階段紅棗分級(jí)技術(shù)多為國外廠家壟斷，所以研究紅棗的自動(dòng)化分級(jí)是一個(gè)十分重要的課題[4]。紅棗的外部表面品質(zhì)是人眼最直接的感官質(zhì)量屬性。它不僅影響紅棗在市場上的銷售價(jià)格、消費(fèi)者的喜好，而且影響紅棗的內(nèi)部品質(zhì)。紅棗的外部品質(zhì)通常是指大小、顏色、形狀、紋理以及視覺缺陷。靠人工檢測紅棗的外部品質(zhì)既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，并且勞動(dòng)強(qiáng)度大。經(jīng)過十幾年的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用在食品和農(nóng)產(chǎn)品自動(dòng)檢測方面�，F(xiàn)階段大多數(shù)南疆紅棗采用大小分級(jí)的方式，然而紅棗大小與其糖度、口感并沒有直接關(guān)系，很多小紅棗中也有糖度高、口感好的紅棗，所以對(duì)南疆地區(qū)的紅棗采用大小分級(jí)很不合理。紅棗顏色是紅棗外部品質(zhì)的一個(gè)重要指標(biāo)，紅棗的顏色根據(jù)紅棗受光照時(shí)間和光照強(qiáng)度的不同而不同，受光照時(shí)間長的紅棗呈暗紅色，糖分積累高，受光照時(shí)間短的紅棗呈淡黃色，糖分積累少。所以對(duì)紅棗的顏色進(jìn)行檢測和分級(jí)很有必要。紅棗當(dāng)表面的破損、黑斑等缺陷占紅棗表面積一定比例時(shí)就屬于壞棗，應(yīng)當(dāng)剔除。紋理也是紅棗外部品質(zhì)的重要特征，紋理多果肉少重量輕的紅棗屬于“皮皮棗”，在對(duì)紅棗分級(jí)前應(yīng)當(dāng)首先將“皮皮棗”先挑出。

　　二、研究目的和意義

　　研究適合南疆紅棗的顏色、紋理和缺陷分級(jí)方法，并初步制定南疆紅棗分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。為實(shí)現(xiàn)在線檢測奠定理論基礎(chǔ)。

　　三、本文研究涉及的主要理論

　　計(jì)算機(jī)機(jī)器視覺技術(shù)是一種新興的檢測技術(shù)，近幾年來發(fā)展十分迅速。其研究應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)、醫(yī)學(xué)、軍事等眾多領(lǐng)域。在20世紀(jì)70年代末機(jī)器視覺技術(shù)研究在農(nóng)業(yè)上成功應(yīng)用，主要是應(yīng)用于植物種類的鑒別、檢測、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分級(jí)等。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)硬件的快速發(fā)展，其在農(nóng)業(yè)上的研究應(yīng)用有了很大了進(jìn)展[5]。由于計(jì)算機(jī)機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速地獲取豐富的信息，并且便于自動(dòng)處理，所以機(jī)器視覺廣泛運(yùn)用在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測和質(zhì)量控制領(lǐng)域。機(jī)器視覺通常是在一些不適合人工作業(yè)的危險(xiǎn)環(huán)境或人工視覺無法滿足的場合，來代替人工視覺。在大批量工業(yè)生產(chǎn)中，人工檢測產(chǎn)品質(zhì)量效率低下且精度不高，分級(jí)質(zhì)量與檢驗(yàn)員自身的技術(shù)水平也有很大的關(guān)系，相反機(jī)器視覺檢測可以大大提高生產(chǎn)效率和機(jī)器自動(dòng)化程序。利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分級(jí)檢測已經(jīng)是一種主流技術(shù)手段，無損、分級(jí)精度高、智能化程度高是其技術(shù)優(yōu)點(diǎn)。

　　一般情況下，CCD獲取的原始圖像即彩色圖像受到隨機(jī)干擾和各種條件限制，在視覺系統(tǒng)中使用之前需要對(duì)彩色圖像進(jìn)行噪聲過濾和灰度校正等圖像預(yù)處理。機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)圖像的預(yù)處理不需要考慮其降質(zhì)原因，只需要突出圖像中感興趣的某些特性，衰減不需要的特征，因此經(jīng)過預(yù)處理的輸出圖像不需要接近原圖像。這種圖像預(yù)處理方法稱為圖像增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)算法可分成兩大類：空間域法和頻率域法�？沼蛩惴ㄊ侵苯訉�(duì)圖像灰度級(jí)做運(yùn)算，空間域主要算法有中值濾波即取局部鄰域中的中間像素值法以及局部求平均值法等，它們能夠去除或減弱噪聲。頻率域法是把圖像當(dāng)成一種二維信號(hào)，進(jìn)行二維傅里葉變換使信號(hào)增強(qiáng)�；�于頻域的算法是一種對(duì)圖像間接增強(qiáng)的算法，對(duì)圖像的變換系數(shù)值在某種變換域內(nèi)進(jìn)行某種修正的算法。高通濾波法能夠增強(qiáng)邊緣等高頻信號(hào)，把模糊的圖片變得清晰;低通濾波法即只讓低頻信號(hào)通過，能夠去掉圖中的噪聲。空域的算法分為鄰域去噪算法和點(diǎn)運(yùn)算算法。鄰域增強(qiáng)算法分為圖像銳化和平滑兩種。銳化便于突出物體的邊緣輪廓，用來進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。常用算法有高通濾波、統(tǒng)計(jì)差值法、梯度法、掩模匹配法算子等。平滑能夠用來消除圖像噪聲，但容易引起邊緣的模糊。常用算法有中值濾波和均值濾波。點(diǎn)運(yùn)算算法包括直方圖修正、灰度級(jí)校正、灰度變換等，它們能夠擴(kuò)展對(duì)比度、使圖像成像均勻，擴(kuò)大圖像動(dòng)態(tài)范圍。

　　空域是指組成圖像中所有像素的集合，空域圖像增強(qiáng)是以灰度映射作為變換基礎(chǔ)直接對(duì)圖像中的像素灰度值運(yùn)算處理。空間域處理是在原圖像上直接進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算�？沼驁D像增強(qiáng)主要包括直方圖均衡化和灰度變換處理�？沼驁D像增強(qiáng)應(yīng)用最頻繁的一種方法是直方圖均衡化，它能夠使得圖像處理后的灰度級(jí)近似于均勻分布，目的是使圖像達(dá)到增強(qiáng)的效果。但是它的缺點(diǎn)是其變換函數(shù)是累積分布函數(shù)，導(dǎo)致其處理后的圖像都是很相似的均勻直方圖，這使得直方圖均衡化的功能很難發(fā)揮出來。圖像的灰度級(jí)細(xì)節(jié)部分是通過改變灰度的動(dòng)態(tài)范圍來達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果，這就是灰度變換的原理。變換函數(shù)一般包括分段線性變換、線性變換、非線性變換。選擇具體的函數(shù)與圖像相應(yīng)的應(yīng)用場合和成像系統(tǒng)和有關(guān)。為了能夠?qū)�圖像的局部進(jìn)行處理，產(chǎn)生了基于局部變換的圖像增強(qiáng)方法，如局部統(tǒng)計(jì)特性的噪聲去除方法、局部直方圖均衡化、對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化。它們能夠?qū)�圖像細(xì)節(jié)的部分達(dá)到很好的增強(qiáng)效果，但是圖像處理時(shí)間相對(duì)較長，算法運(yùn)算量較大是它們共同的缺點(diǎn)，這就使得這些算法不是很適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用處理系統(tǒng)中。這幾年，一類基于直方圖分割的算法越來越受到大家的廣泛關(guān)注，該算法雖然應(yīng)用到低照度圖像增強(qiáng)上，對(duì)圖像整體亮度的提高效果不明顯。但是它處理圖像的側(cè)重點(diǎn)在于處理后圖像的亮度保持上，使得處理后圖像更適合人眼特性觀察。

　　四、本文研究的主要內(nèi)容

　　1)南疆紅棗靜態(tài)圖片采集的條件選擇、方法選擇;

　　2)南疆紅棗顏色模型的選擇、顏色特征的提取和顏色分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的初步制定;

　　3)南疆紅棗紋理特征的提取，按紋理分級(jí)的初步標(biāo)準(zhǔn)制定;

　　4)南疆紅棗缺陷紅棗的定義、識(shí)別和檢測方法的研究。

　　五、寫作提綱

　　摘要3-4

　　Abstract4

　　第1章前言9-21

　　1.1研究目的和意義9-11

　　1.1.1南疆紅棗9-10

　　1.1.2南疆紅棗分級(jí)需求10-11

　　1.1.3機(jī)器視覺技術(shù)的優(yōu)越性11

　　1.2機(jī)器視覺在農(nóng)產(chǎn)品外部品質(zhì)檢測的研究現(xiàn)狀11-19

　　1.2.1國外研究現(xiàn)狀11-17

　　1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀17-19

　　1.3研究目標(biāo)、內(nèi)容和方法19-20

　　1.3.1研究目標(biāo)19

　　1.3.2研究內(nèi)容19

　　1.3.3研究方法19-20

　　1.3.4技術(shù)路線20

　　1.4小結(jié)20-21

　　第2章圖像預(yù)處理21-33

　　2.1圖像預(yù)處理21

　　2.2基于空間域的圖像增強(qiáng)方法21-28

　　2.2.1灰度變換22-25

　　2.2.2空域?yàn)V波25-27

　　2.2.3多圖像平均法27-28

　　2.3基于頻率域的圖像增強(qiáng)方法28-32

　　2.3.1低通濾波28-29

　　2.3.2高通濾波29-30

　　2.3.3帶通和帶阻濾波器30-31

　　2.3.4同態(tài)圖像濾波31-32

　　2.4小結(jié)32-33

　　第3章紅棗圖像分割方法的研究33-40

　　3.1灰度閾值分割法33-35

　　3.1.1全局閾值的確定方法33

　　3.1.2最大方差閾值法33-35

　　3.2邊緣檢測法35-39

　　3.2.1Sobel算子35-36

　　3.2.2Prewitt算子36-37

　　3.2.3Roberts算子37

　　3.2.4LaplacianofaGaussian(LoG)算子37-38

　　3.2.5零交叉算子38

　　3.2.6Canny算子38-39

　　3.3小結(jié)39-40

　　第4章紅棗缺陷檢測40-45

　　4.1紅棗圖像的采集40-41

　　4.2紅棗圖像的處理41-42

　　4.3紅棗圖像缺陷的分割42-43

　　4.4缺陷有無的判別43-44

　　4.4.1確定判斷依據(jù)43

　　4.4.2判斷結(jié)果43-44

　　4.5小結(jié)44-45

　　第5章紅棗紋理檢測45-53

　　5.1紋理特征的提取45-47

　　5.1.1基于統(tǒng)計(jì)分析的紋理識(shí)別方法研究45-47

　　5.2材料與方法47-48

　　5.3紅棗圖片采集48

　　5.4紅棗圖像預(yù)處理48

　　5.5BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顏色分級(jí)48-50

　　5.5.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介48-49

　　5.5.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)49-50

　　5.6BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅棗紋理分級(jí)50-51

　　5.7紋理與水分試驗(yàn)51-52

　　5.8小結(jié)52-53

　　第6章紅棗顏色檢測53-61

　　6.1顏色模型的確定53-55

　　6.1.1RGB顏色模型54

　　6.1.2HSI顏色模型54-55

　　6.1.3顏色模型轉(zhuǎn)換55

　　6.2顏色特征的提取55-57

　　6.2.1紅棗圖像采集56

　　6.2.2紅棗圖像背景分割56

　　6.2.3特征提取56-57

　　6.3RGB模型和HSI模型的紅棗顏色分級(jí)57-59

　　6.3.1實(shí)驗(yàn)材料與方法57-58

　　6.3.2輸入層設(shè)計(jì)58

　　6.3.3輸出層設(shè)計(jì)58

　　6.3.4中間層設(shè)計(jì)與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練58

　　6.3.5分級(jí)結(jié)果58-59

　　6.4糖度與顏色的關(guān)系59-60

　　6.5小結(jié)60-61

　　第7章結(jié)論與展望61-63

　　7.1結(jié)論61-62

　　7.2展望62-63

　　附錄63-70

　　參考文獻(xiàn)70-75

　　致謝75-76

　　六、目前已經(jīng)閱讀的主要文獻(xiàn)

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