GFX-8水果重量分选机设计

针对柑桔类水果分级处理主要靠人工的现状,设计出一套柑桔类水果按重量等级进行自动分选的系统。GFX-8水果重量分选机采用PLC控制系统和先进的重量传感器及动态称重仪表,有效地提高分选效率和分选精度;人机界面的应用使得操作过程直观、简明、方便;GFX-8水果重量分选机能有效提高水果的市场竞争力和商品价值。     

基于计算机视觉的水果大小检测方法

通过计算机视觉技术获取水果的图像，对该图像进行边缘检测等处理后，以其自然对称形态特征为依据。确定水果的检测方向，进一步检测水果的大小，试验表明，该方法检测速度快，正确率高，适用范围宽，能够满足水果自动检测要求。     

自然场景下成熟水果的计算机视觉识别

研究在自然场景下成熟水果的识别技术。比较HSI颜色空间转换的几种方法：球体法、柱体法和双锥体法等。球形：HSI颜色转换系统在本研究中产生较少的奇异数据,被采用。将图像的RGB值转换成色调、饱和度和亮度值,并将色调和饱和度结合产生融合图像,以消除地表、天空等背景的影响。利用Otsu算法自动获取分割阈值,提取目标区域。将提取的区域形态特征进一步分割图像,去除与颜色类似的枯叶和其他背景,提取成熟水果区域,分割效果显著。     

水果机器视觉质量综合分选机的设计

为满足水果外观品质和质量综合分选的实际需要,设计了一种集机器视觉与质量检测为一体的水果自动分选机.该分选机主要由机械系统、称重模块、同步控制系统和图像处理系统组成.为此,介绍了各部分的结构及工作原理,给出了水果同步检测过程的实现方法.通过这种综合设计,该分选机能实时检测水果的大小、质量、颜色、表面缺陷状况和果形等品质,并能根据预定标准综合评定水果的等级,对水果进行自动分级.     

基于计算机视觉的水果实时分级技术发展与展望

概述了计算机视觉技术在农业中应用的主要方面,综合分析了目前国内外利用计算机视觉进行水果实时分级研究的现状及存在的问题,并提出了进一步研究的方向和途径。     

水果分选机的研究现状与发展状况

概述了水果分选机研究的目的及意义,介绍了各种水果分选机的分选原理、研究现状和计算机视觉技术在水果品质检测中的应用.同时,针对水果品质的各个检测指标,介绍了相应的检测方法,分析了当今研究中存在的问题,特别是检测速度和精度的问题,并提出了水果分选机的发展方向.     

水果机器视觉自动分选机同步控制系统设计

基于RS485总线和CAN总线混合网络,采用模块化结构,设计了水果机器视觉自动分选机同步控制系统,实现了水果流动态位置的实时检测、水果流等转角动态序列图像的自动采集、已定级水果动态位置的连续跟踪、水果等级信息与其实时位置的动态配准,以及水果在不同等级卸料出口的自动分级卸料.试验表明,该系统能可靠完成水果机器视觉自动分选机的同步协调控制,并具有良好的工作可靠性、同步准确性、配置灵活性和可扩展性.     

水果分选机称重模块调理电路设计

为了满足水果外观品质和质量综合分选的实际需要,可以在水果机器视觉分选机上加上称重模块。为了提高称重模块的精度,基于AD7195芯片,利用比率测量和交流激励的方法,设计出了水果分选机称重模块的调理电路。同时,详细描述了该调理电路的理论基础、硬件构成以及输出结果的软件补偿等,得到了质量与其A/D转换值之间的关系式,并对调理电路的精度进行了实验验证。实验结果表明,该调理电路具有很高的测量精度,且具有线性度、重复性好等特点,可以满足大多数水果称重分选的要求。     

小型农产品分选机的控制系统与控制方法

为减小基于机器视觉的农产品分选机的体积、降低设备成本,提出了一种以DSP为视觉核心、ARM为控制核心的小型农产品分选机。为此,详细介绍了基于机器视觉技术的小型农产品分级机控制系统及控制方法,并以圣女果、金桔及桂圆干等3种物料作为试验对象,测试系统的可靠性和工作效率。结果表明:针对家庭农场及小规模农产品的处理和营销,在基于机器视觉的小型农产品分选机中采用ARM与DSP相结合的方法进行分选是可行的,能够替代PC机或工业计算机实现分选机的低成本和小型化。     

基于计算机视觉技术的水果分级研究进展

较为全面地介绍了国内外基于计算机视觉技术的水果外观品质的单指标分级、多指标综合分级和水果内部品质检测分级的研究现状与方法,指出了现有研究中研究对象较单一、图像采集不全面、图像处理算法不多、精度不高等存在的主要问题.同时,提出了未来水果分级的发展方向,认为水果内外品质融合的一体化分级技术是未来的发展趋势.     

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。     

计算机视觉在脱水姜片在线分选中的应用

目前,脱水姜片的分选主要靠人工完成,分选精度不高,结果不稳定.为此,研究设计了一套基于计算机视觉的在线分选装置;开发了基于物料颜色参数的实时算法,对物料图像进行特征提取和一系列处理;运用双缓冲技术提高系统运行速度.试验结果表明,分选出的成品中含有的合格姜片达到95.5%,系统测量速度快、分选精度高且运行稳定,满足在线实时分选要求.     

机器视觉与PLC融合的自动分拣装置研究

随着自动化技术在农业生产中应用的逐渐推广,农业生产智能化、自动化水平越来越高.传统的分拣系统采用的是人工分拣方式,分拣效率低,耗费时间长,精确度低,耗费大量的人力物力.为解决以上问题,将机器视觉技术和PLC技术进行融合,设计了自动分拣装置,完成了自动分拣装置的总体设计方案,并对分拣装置控制系统进行硬件设计及控制流程设计...     

穴播穴灌播种机控制系统的设计

穴播穴灌坐水播种是一种有效提高出苗率的播种方式,但是现有穴播穴灌播种机存在着结构复杂、种液难同穴、施水量难控制等问题。为此,设计了一种以单片机AT89C51为核心的控制系统,利用光电传感器监视种子落下的时间．通过中断方法保证种液同穴;利用定时器不同的定时时间达到调节施水量的目的：从硬件和软件两方面给出了系统设计的基本原理和实现方法。该系统可以达到简化播种机结构、提高种液同穴率、方便调节施水量的目的。     

基于机器视觉的柚子尺寸检测系统的研究

介绍了一种基于机器视觉技术的柚子外形尺寸检测系统。利用 CMOS 摄像头采集柚子正立图像;通过灰度转化、去噪、二值化等预处理获取检测目标图像。通过扫描法确定目标图像的上、下、左、右4个边界点,计算柚子的纵径与横径初测值;借鉴已有的机器视觉球状物体检测误差理论进行修正,获得最终检测结果。试验结果表明,该系统检测精度高且速度快。     

基于机器视觉的玉米秸秆行实时定位机器人设计

为了实现机器人玉米秸秆行的精确定位,对耕作玉米机器人的结构进行了改进,并提出了一种基于泰勒级数展开式的RSSI定位方法,提高了机器人玉米秸秆行的定位精度。定位系统使用高清晰度的摄像机采集图像,并采用PID闭环反馈的方式控制机器人的位移,利用PC主控端图像处理,实现了实时定位功能。为了验证机器人玉米秸秆行定位的可靠性,采用田间试验的方法对机器人的性能进行了测试。结果表明:RSSI定位方法的定位精度较高,且图像处理系统可以准确地标定玉米秸秆行,实现机器人在玉米田中的精确定位,避免了机器人在作业过程中对农作物造成损害。     

农产品异物检测的机器视觉采集控制系统构建

我国农产品异物检测总体表现出检测装备落后和异物检测可靠性低等特点。为此,介绍了一种面向农产品异物检测的机器视觉采集系统,利用图像采集和X 射线对不规则形状农产品的异物进行检测;重点阐述了农产品异物检测控制系统的硬件搭建和软件编写,其中采用PLC控制整个采集系统,包括电机、驱动系统及图像采集等;并对整个系统的电气控制做了分析和研究。     

栅条滚筒式红枣分级机改进与试验研究

为了保证红枣分级过程中不伤果,通过对传统的等螺距螺旋红枣分级机的改进与试验,确定较优的螺距及转速。采用二因素三水平的正交试验,研究了不同螺旋螺距和滚筒转速下对红枣混级率和生产效率的影响,得到内螺旋螺距变化影响较为显著。通过均匀试验得到改进后红枣分级机的主要参数为内螺旋螺距为40mm、滚筒转速为32r/min时分级质量和效率最好。