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猕猴桃自动分级设备设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前猕猴桃采后人工分级费时费力、自动分级成本高等问题,通过机械分离输送、图像采集与处理、智能控制等技术,研制了一套实用的猕猴桃自动分级设备。该设备包括单行定位输送系统、图像采集系统、分级执行系统和控制系统,通过多特征提取和融合分级的方法对猕猴桃实现了自动分级,同时在线监控参数。经试验验证,该设备按体积、形状、表面缺陷特征分级的准确率分别可达88.9%、91%、94%,融合分级的准确率可达86%。 相似文献
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红枣自动快速无损检测分级机研究 总被引：6，自引：0，他引：6
设计了基于机器视觉技术的红枣自动快速无损检测分级机,可依据枣果外部综合指标进行判别分级。整机由单体化定向排布输送系统、多表面图像采集与处理系统、分级执行机构、传动及控制部分组成。根据整机工作原理,采用辊轮输送链板与间歇式凸轮拨枣机构相结合的方式,实现枣果快速单体化排布输送,利用工业相机与STM32嵌入式系统配合正面及背面光源进行枣果多表面图像采集,采用气动式分级执行机构完成枣果分级。理论计算与试验表明:输送带最佳倾角为28°,当运行速度为160 mm/s时,输送带驻枣率为95%,分级速度达10个/s,分级准确率92%,最大产能550 kg/h,可较好满足红枣自动化快速检测分级生产要求。 相似文献
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目前市场上存在的猕猴桃分级机械主要是针对质量特征进行分级的大型机械,而消费者在购买猕猴桃时往往更注重它的外观品质,且大型设备难以在以农户小规模营销为主的市场环境下得到普及。为了实现猕猴桃外观品质的自动分选,适应广大猕猴桃种植农户的需求,设计了一种基于机器视觉的小型移动式猕猴桃外观尺寸在线检测与分级系统。该系统主要由输送机构、检测机构、分级执行机构和控制系统组成。输送机构采用倾斜式输送带方案,结构简单,便于实现猕猴桃的输送和分级;检测机构采用图像处理的方法得出猕猴桃的大小等级信息;分级执行机构借助猕猴桃的重力与旋转磁铁的开合实现猕猴桃的分离。对样机进行了试制和验证试验,结果表明:该系统的平均分级成功率为96.3%,单个猕猴桃分级时间约为2.5s。该猕猴桃检测分级系统的设计为今后完成多特征指标的融合分级提供了基础和依据。 相似文献
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设计了一种适应准球形水果自动单列输送和均匀翻转的滚子节距保持不变的卧式转鼓水果分级机构;分析了卧式单转鼓水果分级机的分级头数、水果翻转角速度误差与摩擦盘角速度、单果一周图像采集数量和水果同滚子相切处滚子与水果断面果径比的关系,找到了各关系的误差零点;分析了水果和滚子的运动与受力,找出了水果图像采集条件、水果纯滚动条件、尺寸上的不掉果条件、满足水果图像采集条件及不掉果条件的滚子参数和分级机准球形水果大小适应范围. 相似文献
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基于计算机视觉的苹果自动分级系统硬件开发 总被引：21，自引：5，他引：16
介绍了一种基于计算机视觉的新型苹果实时分级试验系统的硬件组成,该系统主要由输送机构、视觉系统及均匀照明室３部分组成。输送机构可把苹果４个表面快速呈现给视觉检测系统;视觉系统可同时采集苹果在可见光和近红外光谱范围内的图像信息并送至计算机内存进行处理;照明系统为ＣＣＤ摄像机的视区提供均匀、恒定的光照。初步试验表明了该系统的可行性,其辅助机构的实时分级算法有待于进一步研究。 相似文献
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基于叶面颜色特征建立番茄氮元素缺乏分级模型判别准确率可达08以上。夏季定植的番茄叶片表面会覆盖粘质腺毛,粘质腺毛利于番茄吸收水分和营养元素,相同营养液氮离子浓度下叶片黄化过程异于未覆盖粘质腺毛的叶片。故仅基于叶面颜色特征建立分级模型,其准确率降至0.65。覆盖粘质腺毛番茄其叶片周长和叶面积两个形状特征均小于未覆盖粘质腺毛的番茄叶片,本文将番茄叶片两个形状特征结合原有叶面颜色特征共同作为模型输入,建立新的番茄氮元素缺乏分级模型。搭建图像采集系统,该图像采集单元由树莓派和其相机模块构建,使用WiFi或4G网络完成智能手机、图像采集单元、本地计算机之间无线数据传输。智能手机通过Web界面可远程控制采集图像并将图像传输到云平台存储。本地计算机对图像进行预处理提取叶片形状、颜色特征后输入模型进行预测,并输出预测结果。试验结果表明,图像采集系统春季和夏季平均温度在19.7~28.3℃范围内,光照在1.125~9.543lx范围内均可正常使用,采集的图像经预处理分割后降低了环境光线的影响。使用优化后的加权随机森林模型,基于形状特征和颜色特征相结合的叶片氮元素缺乏分级判别准确率可达0.83。 相似文献
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设计了由机架、液压站、行走机构、弓齿脱粒机构及葡萄果串藤架组成的酿酒葡萄篱架梳脱运动试验台,通过螺旋对辊、两侧梳脱装置的空间位置、对辊转速和行进速度等关键参数的调节,可进行柔性梳脱装置的试验,研究运动中柔性弓齿梳脱作业机理和各因素对梳脱的影响。通过脱粒过程运动学、动力学分析,研究了影响酿酒葡萄运动梳脱效果的主要因素为行进速度、对辊转速和弓齿螺旋角。在室内进行正交试验,结果表明,行进速度和对辊转速对脱粒率有一定影响,弓齿螺旋角的影响不显著,对辊转速从200 r/min增加到300 r/min,脱净率从75.7%提升到了92%,行进速度从0.4 m/s增加到0.7 m/s,脱净率从94.7%降低到78%;对于破损率,3个因素均不显著,约为20%左右。 相似文献
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我国葡萄产量逐年上升,田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测,存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展,基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性,以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同,衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标,从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开,对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点,并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论,指出了今后的发展趋势与研究方向。 相似文献
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针对葡萄的柔性无损采摘要求,基于欠驱动原理和抓持-旋切协同工作方式设计了一种欠驱动双指手葡萄采摘装置,一个电动机通过连杆机构驱动双指四指节手爪从果实中部接近并包络抓取葡萄,复合在双指手上的旋切部件摆动-伸缩带动圆盘刀切断果梗,实现果实与果梗分离。基于此设计思路,首先通过葡萄赤道面直径分析确定了欠驱动手指机构指节尺寸与转角范围,然后通过建立欠驱动手指机构静力学模型,基于传力最优和接触力均布的要求确定了驱动连杆尺寸,结合接触力分析和葡萄挤压破裂试验,获得抓持2 kg葡萄不发生损伤的最大接触力为20 N,再通过手指机构静力学模型求解获得驱动电动机的推力,从而指导驱动电动机的选型。设计了葡萄采摘装置控制系统,通过指节处压力传感器实时反馈接触力实现最大接触力的有效控制。采用加减速梯形控制方式实现了旋切部件运动,圆盘刀转速1 200 r/min可对果梗有效切断。对赤道面直径95~200 mm的葡萄进行50次采摘试验,试验结果表明该装置的采摘成功率为100%,果实挤伤率为5.2%,不考虑视觉定位葡萄与果梗的耗时,完成一次抓持-旋切动作平均耗时29.4 s。 相似文献
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基于机器视觉的胡萝卜表面缺陷识别方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
胡萝卜在生长与收获运输过程中，不可避免会出现一些外观缺陷，缺陷胡萝卜的剔除是胡萝卜上市销售前的重要环节。目前缺陷胡萝卜主要依靠人工分选，具有分选标准不稳定、劳动强度大、成本高等缺点。为了快速、准确、无损地检测缺陷胡萝卜，将机器视觉技术引入到胡萝卜分选过程中，以提高分选准确率和效率。胡萝卜表面缺陷包括青头、弯曲、断裂、分叉和开裂等，缺陷特征互不相同，所以不同缺陷需要不同的检测算法。青头检测利用胡萝卜正常区域与青头区域的颜色差异实现，胡萝卜图像在HSV颜色空间下，利用统计方法确定青头区域H、S和V的判别阈值；弯曲、断裂和分叉识别是根据正常胡萝卜与缺陷胡萝卜之间的形状差异实现，凸壳算法、Hu不变矩和Harris角点检测算法分别用来检测胡萝卜弯曲、断裂和分叉缺陷；开裂检测则是利用胡萝卜正常与开裂区域的纹理差异实现，Sobel水平边缘检测算子、Canny边缘检测算子结合形态学操作实现胡萝卜开裂区域提取。结果表明青头、弯曲、断裂、分叉和开裂的识别准确率分别为100%、91.14%、90.57%、94.57%和95.45%，总体识别准确率达94.91%，满足胡萝卜在线分选精度要求。 相似文献
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提出了一种基于计算机视觉技术的山竹大小和颜色分级方法.针对以蓝色滚子为背景的山竹图像,在RGB色彩空间使用双阈值对图像进行初步分割;然后通过形态学运算、轮廓跟踪、区域填充提取出整个山竹目标;最后由颜色因子2G-R-B和G识别出果柄、果蒂和果皮.由果柄、果蒂区域形心和果皮区域形心位置判断水果的姿态,提取水果的最大横径作为大小分级指标;在HIS颜色空间以果皮区域的饱和度S和色调H的差值作为颜色分级指标.选取200个山竹进行分级试验,试验结果表明:果径检测精度为±1.8 mm,颜色分级串级果最大比例为10.2%. 相似文献
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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。 相似文献
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茶叶富含多种具有营养价值和保健功能的化学物质,是世界上三大饮料之一。我国的茶叶种植面积和产量都位居世界第一,但近年来茶叶产业的效益徘徊不前,原因在于茶叶分级技术落后,影响了产品在国际市场的竞争力。计算机视觉是一种较为新型的技术,在茶叶品质检测中得到广泛应用,其检测范围集中在茶叶色泽和外部形态上,取得了较好的分级效果。为此,通过计算机视觉技术获取茶叶形状和茶水颜色特征,利用神经网络对检测数据进行分析后判别茶叶的等级。结果表明:计算机视觉能有效地判别各等级的茶叶,检测的总体准确率达到88.8%,可以应用于茶叶的实时等级检测。 相似文献
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葡萄套袋机器人目标识别方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对水平棚架栽培模式下采集的单幅葡萄果树图像,提出了结合葡萄颜色与形状特征的目标识别定位方法,获得果穗的中心线和长度特征参数。通过提取葡萄图像的|G-R|+|G-B|色差图,利用Sobel算子进行边缘提取。构建葡萄果粒轮廓的数学模型进行Hough变换,实现葡萄果粒的初步识别。结合葡萄果穗的颜色、纹理特征以及果粒分布较为集中的特点判断Hough变换检测出的圆区域是否为果粒。综合利用识别出的果粒信息找到葡萄图像的外接矩形完成目标提取。对78幅图像进行测试,正确识别出葡萄区域的图像为70幅,正确识别率约为90%。 相似文献