脱绒棉种色选机双CCD检测系统设计与仿真分析

设计了一种脱绒棉种双侧双CCD(Charge coupled device)色选检测系统。通过对该检测系统的光学子系统、图像采集子系统和处理子系统等的分析与设计,结合仿真分析和测试试验,验证了系统效果。其中,图像采集子系统采用彩色线阵CCD对脱绒棉种进行成熟度信息采集、黑白线阵CCD对棉种进行完整度信息采集;图像处理和分析用于提取关键特征信息做棉种类型的判别分析。试验结果表明,检测系统设计的光学子系统模块能够得到特征清晰的图像,处理子系统能满足双图像采集子系统CCD正常采集物料特征信息,系统能够保证分选的实时性和稳定性要求。     

计算机视觉信息处理技术在苹果自动分级中的应用

苹果在水果消耗中占有较大份额,对其进行分级销售可提高经济效益。在以往的苹果分级中,大都采用人工方法进行,只考虑大小、色泽方面的影响,导致分级精度低和人工消耗大。计算机系统现今已被广泛应用在精细农业中,如水果和蔬菜的自动收获及农产品的分级。为此,利用计算机视觉系统采集提取苹果图像,采用边缘检测、图像改善、图像二值化等图像数据处理方法对采集的图像前处理,设定等级区分参数,再依据特征参数对苹果进行自动分级。采用机器视觉进行苹果等级分离,提高了苹果分级的正确率,节省了劳动力,可以广泛地推广应用。     

基于计算机视觉的水果分选机实时控制系统

研究了一种基于计算机视觉的水果分选机实时控制系统。其利用计算机进行水果图像的采集、处理。利用单片机对分选台执行机构进行控制。工作时，光电传感器的脉冲信号触发图像卡采集图像，计算机进行图像处理后，其结果信号由串口发出，单片机接收到结果信号后向相应的电磁阀发出开关量信号，驱动执行机构动作，从而实现实时分选。     

基于计算机视觉技术的樱桃自动分选系统设计

针对目前国内落后的樱桃分选工作方式,基于农业现代化、机械化、智能化的发展需求,以名贵果品樱桃为研究对象,设计开发了一种小型的集樱桃内部质量和外观判定为一体的计算机视觉自动分选系统。该分选系统主要由运动系统(包括樱桃输送系统和终端分级动作系统)、经改装配置近红外光发射器的视觉采集系统、计算机上位机、单片机等硬件系统和图像采集模块、数据处理模块,以及自动分选控制模块等软件系统组成。试验表明:该系统设计对樱桃内部外部综合质量的分选操作准确高速,其推广有望给樱桃产业打开国外市场提供支持。     

基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷在线识别

提出了一种基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷与果梗-花萼在线识别方法。以富士苹果为研究对象,首先在线采集苹果的RGB图像和NIR图像,并分割NIR图像获得苹果二值掩模;其次利用亮度校正算法对R分量图像进行亮度校正,并分割校正图像获得缺陷候选区(果梗、花萼和缺陷);然后以每个候选区域为掩模,随机提取其内部7个像素的信息分别代表所在候选区的特征,将7组特征送入AdaBoost分类器进行分类、投票,并以最终投票结果确定候选区的类别。实验结果表明,该算法检测速度为3个/s,满足分选设备的实时性要求,且总体正确识别率达95.7%。     

基于FPGA的脱绒棉种色选机实现

通过对当前脱绒棉种分选实现方法的对比,给出了一种双CCD(Charge-coupled device)检测FPGA(Fieldprogrammable gate array)分选实现的方法。通过图像采集模块、数据传输模块和分选模块的分析与设计,结合仿真分析和测试试验,验证了色选机系统效果。其中,图像采集模块采样彩色线阵CCD对脱绒棉种进行成熟度信息采集、黑白线阵CCD对棉种进行完整度信息采集;数据传输模块完成采集数据的传输任务;分选模块依据成熟度和完整度信息对棉种进行判别分析。试验结果表明,色选机系统能够完成对棉种特征信息的采集、数据传输以及分选判别工作,能够满足色选机设计要求。     

玉米种子实时检测分选装置设计与试验

针对我国玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺少自动检测分选装置等问题,设计了一种玉米种子实时检测分选装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430,与上位机实时通信,并控制分选执行机构,上位机采用Matlab 2014b软件对玉米种子图像进行实时处理,并输出识别结果。为了便于采集玉米种子图像,设计了种子分离机构。根据霉变玉米种子与正常玉米种子表面颜色的差异,设计了一种基于HSV颜色空间划分的玉米种子识别算法,并提出了一种玉米种子排序策略,实现了玉米种子的精确分选。该装置对单幅图像的采集和处理时间约为0.7 s,分选速率最高为680粒/min,霉变玉米种子识别准确率为100%,裝置总体分选准确率不低于94%。该装置实现了从玉米种子进料到分选的全自动化,能够对霉变玉米种子进行实时检测和分选。     

基于计算机视觉的苹果水心病无损在线分级系统

对苹果按照水心病患病程度进行无损在线分级对于苹果采摘机器人具有重要的意义。在苹果园中,利用无损在线检测出轻度患有水心病的苹果果实并优先采摘,以避免因患病苹果烂掉而造成经济损失,构建了基于计算机视觉和高光谱技术的苹果水心病患病程度无损在线分级系统。本系统以西北农林科技大学白水苹果试验示范站的秦冠苹果为研究对象,采集苹果果实的高光谱图像和果面图像,对苹果图像进行压缩感知预处理和计算机视觉特征提取,并使用支持向量机算法根据苹果图像的计算机视觉特征来对苹果的水心病患病程度进行分级。实验表明:该系统对苹果水心病的分级准确率可以达到78.2%。与人工对苹果水心病分级相比,该系统不依赖于农业专家对苹果水心病特征的丰富知识,不受农业专家的主观影响。本系统作为苹果采摘机器人的一个模块可以为苹果的采摘行为提供指导,降低了人工成本,提高了经济效益。     

苹果分级机输送与翻转机构设

阐述了苹果定位和翻转的实现方法与原理.设计了一种苹果专用输送机构,该机构在输送苹果的过程中完成苹果的定位,并实现不同直径苹果以近似相同的角速度均匀翻转,以便苹果分级机进行图像采集和处理.实验表明,该机构能够完成苹果的定位和翻转,图像采集结果能够满足分级要求.     

基于计算机视觉的新疆棉种颜色分选系统设计

设计了一套基于机器视觉的脱绒棉种在线分选系统,采用种子平抛和气吹分离的方式实现了新疆地区红棕色棉种与黑色棉种的自动分选。研究了无序状态下的种子图像采集方法,并通过区域细分的方式解决了无序种子与气流喷嘴的对应关系。提出了种子位置跟踪和分离算法,实现了对棉种图像处理结果的延时分离操作。实验结果表明:在传送带速度为0.50 m/s时,分选精度为88.6%,选出率为80.7%。     

基于彩色线阵CCD的茶叶分选识别算法研究

针对颜色信息丰富的茶叶,通过形态学分析,研究茶叶的几何特征,提出一种基于彩色线阵CCD的茶叶色选算法,开发出一套集信号的采集、处理于一体并结合识别算法的新型茶叶色选控制系统。该系统通过彩色线阵CCD相机采集图像,利用MATLAB图像处理工具箱处理,色彩空间选择HSI模型,通过中值滤波算法去除图像中的噪声,利用改进的阈值分割算法二值化处理图像,运用形态学处理算法腐蚀和膨胀图像,进行连通域分析,提取并识别图像几何特征参数确定分类结果,增强色选系统对颜色信息复杂茶叶的识别能力。本系统同时将分选算法集中在FPGA上实现,提高分选的实时性。经过测试,验证基于彩色线阵CCD的茶叶分选识别算法具有良好的高效性与选别率。     

基于计算机视觉的高速机器人芒果分选系统设计

针对目前芒果的外观品质分级采取人工方法所存在的不足,基于机器视觉、并联机器人等先进技术,构建了用于芒果品质动态、实时检测及分选的高速机器人系统,设计了芒果分拣的计算机视觉硬件系统,开发了高速分拣计算机视觉软件系统。工作时,芒果输送带将芒果按机器人动作节拍输送至图像采集区域由工业相机采集图像,识别系统对图像信息进行特征提取,建立图像特征与国家标准中的三级芒果的对应关系,将具有相应图像特征的芒果其所处位置信息及其级别对应的位置信息,通过单片机控制系统输送给高速分选机器人,从而完成芒果的高速分选。测试结果表明:高速分拣机器人系统可以高速、准确地完成芒果的分选工作。     

水果表面缺陷检测研究——基于NI Vision Assistant和IMAQ Vision

以NI公司的LabVIEW编程系统为程序的开发平台,并结合其视觉处理软件包IMAQ Vision和NI VisionAssistant,对水果图像进行采集和处理。根据水果图像的特征,采用的算法包括图像灰度拉伸、图像滤波和边缘检测等。经实验证明,采用该机器视觉技术可以准确实现水果表面缺陷检测工作,检测的精度高,为以后在线检测系统的开发提供了重要的依据。     

基于负压机的棉籽分选系统设计

针对我国新疆南部地区棉花种植面积大,棉籽分选技术还不够成熟,现有的人工分选技术只能识别棉籽外部的成色信息,无法精准识别棉籽的内部品质,而且人工分选具有成本高、效率低等诸多缺点和不足。从促进经济发展,解决棉籽分选方面的诸多问题,特此开发以负压机为执行端的棉籽分选系统。该装置主要由棉籽分离、传送系统、检测系统、回收系统和信息处理系统组成,对棉籽进行分离、传送、图像采集并将其转换为与DSP相匹配信号,送入DSP芯片,DSP通过收集的信息控制负压机、正反转电机、电动机的运行,最终完成对劣质棉籽的收集。试验表明,该装置设计合理,对劣质棉籽的分选效果良好,提高棉籽的辨识率,分选成功率高,可以完成棉籽的分选。为棉籽进行有效、快速的分选提供重要的理论依据。     

异常水培生菜自动分选系统设计与试验

为解决水培生菜包装前分选机械化程度低、分选任务重的问题,结合深度学习方法设计了一种异常水培生菜自动分选系统。该系统由信息感知、信息处理以及分选动作执行3个子系统组成。根据水培生菜异常叶片与正常叶片间差异性进行水培生菜分类,采用从下向上的三摄像头配合拍摄方式进行图像信息感知,并基于语义分割DeepLabV3+深度学习网络实现水培生菜图像信息实时处理,其处理性能为：平均联合交并比达83.26%,像素精度为99.24%,单幅图像处理时间为(193.4±4) ms。为便于实现异常水培生菜分选,基于水培生菜的表型及采收模式,设计了一种托架式异常水培生菜分选执行子系统,并以横向支撑杆角度、纵向支撑杆角度和步进电机转速为试验因素,以分选动作执行子系统的分选成功率为评价指标,设计二次正交旋转组合试验。建立了各因素与指标间回归数学模型,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。获得参数最优组合为：横向支撑杆角度146°、纵向支撑角度150°、步进电机转速11 r/min。依据参数最优组合进行性能试验,得到分选动作执行子系统的分选成功率为98%,异常水培生菜自动分选系统的分选成功率为...     

基于机器视觉的高品质苹果在线计数方法

高品质苹果由计重分装转向计数分装对苹果在线计数技术提出新的需求。以黑色吸光材料作为图像采集背景,配有同轴投射光源的CMOS摄像头实时采集传送带上苹果区域的图像,采用前后时间帧图像相减,设定目标视频窗口以及基于灰度阈值的目标识别等图像处理技术使苹果识别率达到97.2以上。采用VC＋＋语言,基于开源视觉处理软件OpenCV实现具有独立知识产权的计算机图像处理软件。该系统采用低成本的视觉采集设备,算法成熟可靠,能够满足在规模化生产环境下对苹果实时计数的要求。     

基于WMSN的图像采集系统设计

分析了基于单片机系统的图像采集系统硬件和软件设计,也分析了软件的总体结构,特别对视频采集摄像头驱动程序进行了设计和调试,并在Visual C++开发环境下设计了远程监测中心PC机的应用程序,通过网络接收远程传来的图像信息,并加以处理,实现图像信息的网络远程接收、显示、存储等处理工作。研究结果表明,基于WMSN的图像采集系统应用于温室作物长势远程监测具有一定的可行性,且具有成本低廉、能耗较低等特点,为进一步分析图像采集系统提供研究思路和方法。     

牛肉眼肌图像在线采集和实时分割系统

根据肉牛屠宰现场牛肉自动分级的技术要求,设计并构建了一个以TMS320DM642处理芯片为核心的牛胴体眼肌图像在线采集和实时分割系统.首先利用所开发系统在线采集牛肉图像,然后通过蒙板方法,对所采集图像进行背景分割;由于DM642系统采用y、Cb、Cr 3个色度分量来分别描述和存储图像,为节省算法处理的数据量,对Cr(红色)色度空间图像进行二值化处理,然后再用区域面积标记法和小区域消除法提取眼肌区域.实验结果表明,利用DM642系统能够实现牛肉图像的在线采集和眼肌区域分割,眼肌图像提取的准确率平均值为92.9％.     

基于机器视觉的农业机械图像识别系统分析

随着计算机和机械自动化技术的不断发展,基于机器视觉的无损检测技术被应用到各个领域。在苹果分拣机上使用无损检测技术,不仅可以提高苹果的分拣效率,而且可以减轻苹果的损伤。为此,将机器视觉技术引入到了苹果分拣机的图像识别系统设计上,通过对苹果图像的采集、处理、轮廓特征提取与计算,利用确定好的分拣等级自动实现了苹果的等级分类,再由自动控制系统将不同等级的苹果分拣到指定位置,从而实现了苹果分拣的自动化。为了验证方案的可行性,对分拣机的图像识别系统进行了测试,结果表明:分拣机根据苹果周长可以成功地实现等级的自动化划分,对于实现水果的自动化分拣具有重要的意义。     

视觉捕捉拾取机器人在水果分类系统中的应用

苹果是世界上最常见和最广泛消费的水果之一,在进入市场之前需要分级买卖,而苹果的直径和色泽是影响销售价格的重要因素。为此,利用视觉捕捉技术,设计了一套拾取机器人水果自动分类系统,包括输送机构、图像采集系统、控制模块和执行器等,能够根据苹果直径进行分类。实验结果表明:系统分类准确率达到了93.6%,符合设计需求,且在分类过程中没有对苹果造成任何损坏,具有一定的有效性和可靠性。