基于机器视觉与光谱融合的柑橘品质无损检测分级系统设计与试验

针对柑橘果径、着色率和内部糖度3项关键品质指标,基于双锥滚子式果杯传输线设计了一套柑橘综合品质无损检测分级系统,该系统主要包括喂料部分、机器视觉检测模块、近红外光谱检测模块和分级执行部分.机器视觉检测模块采用单相机拍摄不断翻滚的柑橘视频来获取大量不同姿态的柑橘图像,并进行轮廓提取,以单个柑橘所有帧图像的最小外接圆直径的平均值计算果径,以每一帧图像得到的其二维黄色占比的平均值作为全表面着色率.在近红外光谱检测模块中设计了透射式光路,采集柑橘透射率光谱,并按在线检测时柑橘出现的两种高频姿态建立了混合姿态糖度检测模型,对比不同预处理方法下的建模结果,选取应用效果较优的多元散射校正(MSC)后建立的偏最小二乘法(PLS)模型.在线试验结果表明：果径检测的最大绝对误差为-1.42 mm,着色率检测的最大绝对误差为0.048,糖度检测结果的相关系数为0.817,均方根误差为0.658%.内外品质的联合检测分级按判别树决策方法确定了3种品质的联合分级方式,在分选速度为5个/s时,综合分级的平均准确率可达到91.16%,该检测分级系统整体结构简单,对于类球形水果具有较强的适用性,在产业化应用上有很大的...     

基于机器视觉的小龙虾分级算法设计

小龙虾是中国重要经济水产,其价格随产品等级波动较大。传统的分级技术对小龙虾销售有一定限制,发展分级技术对于提高小龙虾经济价值有重要意义。根据小龙虾销售规范的要求,设计了小龙虾分级算法,分别利用R分量占比统计法、椭圆近似法、椭圆切割法对虾体生命状态、尺寸及残缺度进行检测。实验结果显示,在100个随机检测样品中,算法误判率约3%。相较传统分级方式,该算法不仅具有效率优势,同时具有相对低的误判率。     

基于机器视觉的芒果检测与分级研究

为了提高贵妃芒果检测与分级的准确率和效率,首先用标定好的工业相机对芒果进行拍照,然后使用HALCON对芒果图像进行灰度化和图像分割预处理,接着提取芒果面积、果形指数、成熟度、缺陷面积和缺陷个数5个特征参数并归一化,把它们分别作为GMM、MLP、SVM和KNN分类器的输入向量,并以芒果的4个等级作为分类器的输出向量,最后以每级120个训练样本,60个测试样本分别对4种分类器进行训练和测试。结果表明4种分类器的平均准确率依次为92.5%、93.75%、98.75%和98%,准确率较高,有一定的实际应用价值。     

基于机器视觉和人工神经网络的库尔勒香梨颜色分级

为实现香梨颜色的自动化分级,建立了机器视觉实验台,将实验台采集到的香梨图像由RGB格式转化为HSI格式进行描述,并采用H分量信息对图像进行背景分割,提取香梨表面像素的颜色信息,建立BP网络对图像颜色进行分类,网络输入层有2个节点,隐含层有7个节点,输出层有1个节点,颜色分类结果的准确率为95%。     

采用近红外光谱技术快速检测桃汁原汁含量的方法研究

利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法（PLS）对桃汁样本中原汁的含量进行定量分析. 采用5种不同预处理方法优化检测数据,结果表明标准化预处理所建立的定量检测模型性能最优,其预测相关系数（R²_p）、预测均方根误差（RMSEP)、校正相关系数（R²_c）、校正均方根误差（RMSEC）分别为0.9988、0.0140、0.9973、0.0212. 研究为桃汁等果汁饮品中原汁含量的检测提供一种快速、无损、简便、廉价、准确的方法.     

基于反射与透射图像结合的烟叶自动分级研究

人工进行烟叶外观分级需由日视和手感同时进行,而现有的利用计算机视觉技术对烟叶进行自动识别时,通常只利用了烟叶的反射图像,对烟叶的内部品质特征难以进行有效的模拟.本研究在自行设计制作的灯箱内拍摄同一烟叶的反射和透射二幅图像,通过数字图像处理技术自动提取烟叶的颜色和几何特征.运用人工神经网络建模,解决分级过程中的复杂非线性关系.实验结果证明,透射图像特征能够反映烟叶的某些内部分级因素,结合二类图像特征进行的识别效率明显高于使用某一类图像单独进行识别.同时,建模时所需特征参数大大减少,提高了运行效率和适应性.     

基于机器视觉的硬盘磁体检测系统设计

针对目前硬盘磁体人工检测速度慢、精度低等问题,采用了基于机器视觉的检测技术,设计了一套硬盘磁体检测系统。根据测试要求对工业相机、镜头、光源、图像采集卡等硬件进行了选型,对视觉图像处理、人机界面等软件进行了设计。最后通过实验验证,表明该系统可以满足实际检测应用要求。     

基于机器视觉的蓝莓果实分级研究

针对蓝莓果实的传统分拣方法效率低的问题,提出利用机器视觉技术进行蓝莓果实投影面积的数字化识别与计算.采用最大类间方差法对蓝莓果实图像进行分割,并用形态学处理方法去除连通区域,采用最小二乘法对蓝莓果实区域进行近似圆拟合,经过标定后计算出蓝莓果实的面积和周长.结果显示,以手动分割结果作为标准计算相对准确率情况下,采用蓝莓果...     

基于近红外光谱技术的苹果霉心病检测方法

为实现苹果霉心病无损检测,提高果实品质,以斗南苹果为研究对象,利用MPA近红外光谱仪,采集了100个苹果,4000~12500cm-1波长范围内的漫反射光谱。将主成分分析(PCA)分别与马氏距离判别模型和Fisher判别模型结合,比较两种判别模型对霉心病的判别精度。试验结果表明：在对苹果样品全波段光谱数据进行主成分分析后,将前10主成分作为输入变量建立判别模型,马氏距离判别模型正确识别率为97.14%,Fisher判别模型的正确率为88.57%,马氏距离判别模型明显优于Fisher判别模型。     

不同提取方法对琯溪蜜柚果皮精油性质及组分的影响

］以琯溪蜜柚果皮为原料,研究了蒸馏法和同时蒸馏萃取法对蜜柚精油性质及组分的影响.结果显示:两种方法提取所得蜜柚精油为黄色澄清液体,具有新鲜蜜柚果皮的特征香气,所得精油理化指标相差不大,均具有良好的品质.利用气质联用技术对精油进行组分鉴定分析得知:蜜柚果皮精油中的主要成分为d-柠檬烯、β-月桂烯、圆柚酮、吉马烯、香叶醇,新鲜果皮精油中柠檬烯含量最高,占总量的52.37%;其次为β-月桂烯,占26.07%.同时蒸馏萃取法所得精油中圆柚酮的质量分数（8.64%）是蒸馏法的（3.43%）两倍多     

基于机器视觉的整经机断纱检测系统

针对目前纺织行业整经机断纱检测可靠性低、灵敏度差等问题,开发了一款智能相机,实现了基于机器视觉的断纱自动检测系统.系统硬件结构以智能相机为核心,结合可编程逻辑控制器和触摸屏等设备实现机电一体化检测,提高了系统检测的灵敏度.视觉算法将复杂的二维信号转换为一维信号,从一维信号中自适应提取信号的极值,根据极值信号统计纱线根数,得到检测结果.针对现场图片存在噪声干扰的问题,提出基于局部信号相关性判断和极值点修正等信号极值选择方法,提高了系统检测的可靠性.实际应用表明,该断纱检测系统具有较好的检测灵敏度和可靠性,能够有效提高整经机的整经效率.     

基于机器视觉的表面缺陷检测研究综述

表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题,如果不及时发现并处理,将会影响产品的表观质量及性能,导致企业生产效益下降。基于机器视觉的表面缺陷检测方法在一定程度上克服了传统人工检测方法的检测效率低、误检及漏检率高的问题,在现代化的工业生产中得到了广泛的应用。本文归纳总结了近年来机器视觉表面缺陷检测领域的研究成果,分析了国内外缺陷检测技术的研究现状,阐述了机器视觉缺陷检测系统的组成及工作原理,综述了视觉缺陷检测所涉及到的相关理论和应用方法,比较了主流机器视觉检测方法的优缺点,并指出了现有机器视觉缺陷检测技术存在的问题,对以后的发展趋势进行了展望。     

基于机器视觉技术的电梯空间超载检测方法

传统电梯轿厢通常采用称重式方法来检测其超载状况,导致电梯运行过程中存在不必要的停靠,从而增加电梯能耗及降低运行效率.基于机器视觉技术改进传统的电梯超载检测方法,提出了一种新型的空间超载检测方法.首先,采用中值滤波消除电梯视频图像噪声;然后,运用最大类间方差法(又称OTSU算法)进行图像前背景分离,并采用改良的形态学方法将其处理为二值图像;最后,计算空间占有率.通过仿真试验对所提方法进行验证,结果表明该方法能更准确地判断电梯是否超载,减少电梯不必要的停靠次数,进而节约能源及提高效率.     

基于机器视觉的食品缺陷检测系统研究

为解决食品生产过程中产品残缺问题,研究了一种基于机器视觉的缺陷检测方法,以饼干为样本进行了实验分析。首先构建实验系统,对单目摄像机进行标定,利用标定所得参数对图像进行畸变校正;然后对校正后所得图像进行图像分析处理;最后对处理完成图像进行区域检测,得到检测结果。实验结果表明:以该方法进行饼干缺陷检测成功率可达98.67%,并满足高精度、实时性的要求,为今后食品缺陷检测提供一定的参考方向。     

基于机器视觉的硅片检测分类系统设计

等离子体增强化学气相沉积是太阳能硅片生产工艺流程中一道重要的工序。硅片经过该工序后的表面破损检测和减反膜颜色的检测主要通过人工完成,存在不稳定、高碎片率和低速率等问题,需要利用机器视觉技术,开发硅片视觉检测系统。文中根据具体的测试要求完成光学设备选型,利用“Visionpro”视觉开发软件设计硅片破损检测与颜色检测程序。实际使用结果表明,该系统破损测量的精度在0．2mm以内,图像颜色检测满足实际应用需求。     

基于功能性近红外光谱血氧测量系统研究进展

【目的】对功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy，fNIRS)技术检测组织血氧饱和度的基本原理及主要检测血氧技术研究进展进行综述，为未来该技术在医学领域的发展提供参考。【方法】通过查阅文献资料，从检测原理、检测技术分类及优缺点方面对fNIRS技术在血氧检测方面的应用进行归纳总结。【结果】在阐明fNIRS技术检测血氧的基本原理基础上，探讨了连续波光谱、频域光谱、时域分辨光谱等3种fNIRS检测血氧技术的原理和特点，并对它们的优缺点进行了比较。【结论】fNIRS技术具有便携性好、无创伤性、时间分辨率和空间分辨率较高、对被试动作的容忍度高等优点，今后可结合蒙特卡罗方法分析光子在组织中的传播与分布规律，从而进一步加深人们对生物医学光子学领域的理解并推进fNIRS技术在医学中的应用。     

一种基于智能相机的机器视觉系统的设计

从传统机器视觉系统的概述入手,介绍了智能相机机器视觉系统的特点、组成,从硬件、软件两方面给出了智能相机机器视觉系统的开发思路;智能相机机器视觉系统的开发,主要利用实验室开发平台来仿真工业生产线,实现系统的各项功能;结果表明：该开发平台完全可以移植到工业生产线中,具有较强的实用价值。     

基于机器视觉的气门摇臂安装检测系统设计

气门摇臂安装是汽车发动机生产工艺流程中一道重要的工序,摇臂安装是否到位、摇臂是否缺失以及气缸垫的有无检测主要通过人工完成,存在不稳定、高报错率和低速率等问题,需要利用机器视觉技术,开发摇臂安装视觉检测系统。根据具体的测试要求进行光学设备选型,利用“Visionpro”视觉开发软件设计气门摇臂安装检测程序。实际使用结果表明,该系统测量的精度在0．057mm以内,安装位置检测满足实际应用需求。     

基于机器视觉的手机电池尺寸检测系统的设计

为了提高手机电池极耳和极耳胶尺寸检测的精度和效率,设计了一种基于工业相机、伺服电机和机械手的自动检测系统,并对该系统进行了运动控制系统和检测软件的设计,同时给出了基于视觉原理的极耳和极耳胶尺寸的实用检测方法。根据具体的测试要求完成光学设备选型,利用“VisionPro”视觉开发软件编写电池正负极耳和极耳胶尺寸测量程序。该系统具有自扫描、高精度、稳定性强和非接触等优点,对同类项目的设计有一定的参考价值。实际使用结果表明,系统尺寸测量的精度达到±0．05mm,满足实际应用的需求。