【摘 要】
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我国拥有非常庞大的苹果市场,近些年苹果的种植面积、苹果产量等指标都呈现出高速增长态势。但是苹果分拣技术的落后大大限制了苹果产业的发展。因此,研究基于机器视觉的苹果尺寸大小、病害分类识别方法,研究自动化的苹果分拣系统具有非常重要的现实意义。论文设计了一种基于机器视觉的苹果分拣系统。研究分拣系统的图像采集、图像处理、大小分级和病害苹果分选方法,提出苹果图像的预处理方法,实现了苹果的边缘轮廓提取,提出了
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我国拥有非常庞大的苹果市场,近些年苹果的种植面积、苹果产量等指标都呈现出高速增长态势。但是苹果分拣技术的落后大大限制了苹果产业的发展。因此,研究基于机器视觉的苹果尺寸大小、病害分类识别方法,研究自动化的苹果分拣系统具有非常重要的现实意义。论文设计了一种基于机器视觉的苹果分拣系统。研究分拣系统的图像采集、图像处理、大小分级和病害苹果分选方法,提出苹果图像的预处理方法,实现了苹果的边缘轮廓提取,提出了基于改进霍夫变换的苹果径面检测和尺寸检测方法,实现了苹果的尺寸检测。提出基于改进Res Net101（residual network）结合迁移学习识别苹果病害识别方法。建立了苹果病害识别初始数据集,通过数据增强方法最终得到具有不同病害的6000张图像的病害数据集,在苹果数据集上对比分析了Res Net50、Res Net101、IRes Net50、IRes Net101（Improve Residual Network）模型作为改进Res Net主题网络并结合迁移学习识别苹果识别结果,最终选取了IRes Net101模型作为最终主体网络,并进行批大小、学习率等参数的优化处理。开发了具有图像存储与实时显示、图像分类处理、作业信息显示、通信等子功能模块的上位机图像处理软件与控制系统软件开发。通过试验验证了整机的工作性能,并且以精准率作为评价指标。试验结果表明IRes Net101模型相较于其他模型具有更高的识别准确率,在上料速度达到10颗/秒时,该装置分拣准确率能够达到97%,在上料速度继续增加时,准确率会产生大幅下降,这主要是由于分级执行机构存在惯性滞缓,装置可靠性下降,导致无法及时清理出缺损苹果。本文的主要研究成果可以为苹果智能化分拣技术更深入的研究提供一定的参考,为全面推广苹果智能化分拣技术提供一定的参考。
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