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全自動(dòng)水果檢測(cè)分揀機(jī)

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全自動(dòng)水果檢測(cè)分揀機(jī) 用傳統(tǒng)的分類算法對(duì)蘋果進(jìn)行分揀對(duì)蘋果的質(zhì)量進(jìn)行分揀非常困難，由于人工分揀效率比較低下，而且錯(cuò)誤比較多，實(shí)際非常有用和必要缺陷表面劃分和識(shí)別一般比較困難，為了進(jìn)行蘋果缺陷表面劃分，有人提出高斯模型，有人采用貝葉斯分類方法，我們同時(shí)使用三種方法對(duì)蘋果進(jìn)行分類，并且將總的分值作為最后的判定依據(jù)，識(shí)別效果非常好。我們的方案如下： 1 圖像采集和數(shù)據(jù)庫為了對(duì)分類進(jìn)進(jìn)行訓(xùn)練，使其能正確可靠的進(jìn)行蘋果分撿。使用灰度相機(jī)采集多300張左右不同蘋果圖片，這些圖片中包含各種缺陷的蘋果表面，如這些圖片發(fā)黃，擦傷，腐爛，燙傷，指甲劃痕，疤痕等。這些蘋果屬于隨即抽取，90%以上為存在某中缺陷的蘋果。 2預(yù)處理圖片是在封閉和高對(duì)比度的背景采集的，蘋果的定位非常簡(jiǎn)單可靠，蘋果定位以后，使用形態(tài)算法對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)大小的膨脹和腐蝕算法處理。對(duì)缺陷部分進(jìn)行增強(qiáng)。 3缺陷部位隔離使用三種不同的方法對(duì)圖象進(jìn)行閥值處理，在處理當(dāng)中，蘋果的腹部和頭部也會(huì)被當(dāng)作缺陷隔離，我們使用特殊的方法對(duì)其進(jìn)行處理。 4特征提取對(duì)缺陷部分的特征描述使用平均值，方差，中值等統(tǒng)計(jì)參數(shù)描述，同時(shí)增加一些如缺陷比率等參數(shù)，使用多達(dá)13中特征值來描述缺陷表面。 5訓(xùn)練使用這些特征參數(shù)，來對(duì)三種分類器進(jìn)行訓(xùn)練。根據(jù)訓(xùn)練后的分類機(jī)實(shí)際分揀，效果非常好。最高時(shí)速每個(gè)小時(shí)可以處理25,000個(gè)蘋果。使用特征訓(xùn)練，智能分揀機(jī)同時(shí)可以對(duì)其它蘋果如梨，桃等水果進(jìn)行分揀。該分揀機(jī)樣機(jī)在火眼視覺工作臺(tái)進(jìn)行分析開發(fā)。為了適應(yīng)實(shí)際的需要，在流水線旁邊通過輔助鏡子來使用一個(gè)相機(jī)同時(shí)采集多個(gè)方位的蘋果圖像，可以大大降低成本。

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陳先生

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