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介绍了RFID技术和图像处理技术,研究了基于图像处理和卷积神经网络的水果识别与分类模型,设计了一套水果目标物识别处理系统,可以实现对苹果、梨子、水蜜桃和香蕉等4种水果的识别与分类。实验结果表明:卷积神经网络模型采用自主学习型的网络,识别错误率只有0.93%,相比其他传统模型分类错误率降低较多,证明了卷积神经网络模型性能优良,具有较好的可行性。 相似文献
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基于最小外接圆法的苹果直径检测技术 总被引：1，自引：0，他引：1
水果大小是水果机器视觉自动分选的重要依据。以苹果为研究对象,提出了一种利用最小外接圆检测苹果直径的方法。苹果样本为12枚,共计144幅苹果图像,经过图像处理后,获取每个苹果的12个近似圆度,选取最小近似圆度对应的外接圆像素直径作为该苹果的像素直径。通过对8组苹果像素直径和近似圆度与实测直径进行二元拟合,得到拟合方程,其相关系数为0.988。利用此方法估测苹果直径的绝对误差在±1.8 mm以内,同时能够确定果梗-花萼轴线与摄像机的光轴接近重合的那幅图像。该方法为利用图像中的水果姿态进行检测直径提供了新的思路。 相似文献
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水果分级是上市销售之前的一个操作环节,对销售价格和前景有着重要影响。传统的水果分级依靠人工操作和判定,具有较大的主观性,且人力成本也开始上升,因此建立高效的自动化分级体系势在必行。目前,计算机视觉技术被引入许多种水果的自动分级中,其分级结果更加准确客观。苹果是我国产量最大的水果,但分级技术和水平不高,影响了在国际市场上的竞争力。我国种植的最著名的苹果是晚熟品种红富士,具有很高的营养价值和经济价值。为此,设计了一种基于计算机视觉的红富士苹果自动分级系统,通过转动模拟苹果在分级流水线上的状态,获取苹果图像;然后,利用计算机软件对原始图像依次进行去噪、灰度化、轮廓提取和颜色特征提取等处理,最后依据颜色和着色度实现了对红富士苹果的自动分级。自动分级系统的作业速度为5个/s,分级结果与人工分级比较的准确率高达8 8%,具有实际推广应用的前景。 相似文献
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偏心切割式苹果采摘装置设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
苹果采摘是苹果生产作业中最耗时费力的环节,实现苹果快速采摘是现代化采摘作业的重要途径。本研究设计的偏心切割式苹果采摘装置主要由偏心式采摘头、可拆卸伸缩杆和缓冲下落通道3部分构成:偏心式采摘头采用刀片偏心旋转实现果柄的切割;伸缩杆采用可拆卸设计,实现不同高度苹果的采摘;缓冲下落通道采用内置缓冲布条的布制通道构成,以防止苹果在跌落过程中的损伤。在西北农林科技大学北校区园艺场随机选择5棵苹果树进行了采摘性能田间采摘试验,共采摘苹果150个。试验结果表明:该装置的采摘成功率为92.00%,苹果采摘受损率平均为4.70%。该苹果采摘装置的设计与试验为其它同类型的水果采摘装置的设计与改进提供了参考,有利于提升辅助人工的水果采摘装备研发水平。 相似文献
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近年来,我国水果产业迎来快速发展期,苹果种植面积日益扩大,年产量明显增加,促使我国成为世界上最大的水果生产国家。水果进行种植过程中,成熟的水果采摘操作时必须消耗大量的时间和劳动力。由于进城务工人员日益增多,农村劳动力人口不断减少,此时劳动力成本有一定程度的增长,果农日常经营的成本也有所增加,因此智能采摘机器人顺势而生。为此,针对水果采摘机械研究的不足之处,提出了基于云计算的苹果采摘机器人系统,在机器人处于作业状态下设计了苹果采摘机器人软、硬件设计情况。为验证苹果采摘机器人的采摘效果,在果园中对其采摘性能展开试验,试验结果表明:所设计的采摘机器人运用视觉技术,能很好地克服气候环境等因素的影响,采摘作业中性能稳定,采摘效率高,值得在苹果生产地推广使用。 相似文献
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针对普通苹果分类包装机存在的无法控制苹果品质问题,设计了基于DSP和ARM的苹果分类机器人智能控制系统,系统采用DSP和ARM双核控制器,利用图像处理技术和神经网络算法,根据果实的成熟度及瑕疵程度对苹果进行分类。为了验证系统的有效性和可行性,结合MatLab仿真模型进行了实际的实验,结果表明:系统将苹果分为有瑕疵、无瑕疵和成熟、未成熟,准确度分别为100%和96.47%,证实了系统的有效性和可行性。 相似文献
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【目的】为了解决传统水果糖度检测装置体积庞大、造价昂贵、不易推广、检测过程中需要破坏样品等问题。【方法】课题组设计了一款基于安卓手机进行苹果无损糖度检测并结合柔性分拣技术进行苹果多级分拣的系统,分析了该系统的创新点及软硬件设计,并选取80个无外部机械损伤和缺陷的红富士苹果进行了系统调试与试验,通过手机对每个苹果拍摄4次照片,在手机App中将光谱信息转化为数字信号,再进行模型分析和处理,最终将测量糖度数值显示在手机App上。【结果】经过多次测量,该系统检测误差为0.64%～8.37%,精度较高,能够较好地与模型拟合。【结论】1）该系统能够很好地实现苹果糖度无损检测,并且通过糖度和大小两项指标对苹果进行多级柔性分拣可以提高苹果质量,收获口碑,提高区域知名度,以点带面,带动地方经济发展,推动乡村振兴;2）目前试验中所采用的水果均为无外部机械损伤和缺陷、无病害的苹果、梨等薄皮水果,针对内部有损害或表面有破损的苹果或其他类型水果的糖度检测模型还需要进一步研究。 相似文献
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中国是世界上最大的水果消耗国,而作为平常生活中主要食用的水果之一的苹果,它的采摘技术和工具越来越受到人们的重视。现今苹果果农由于作业范围广(果实分布高低不均)并且苹果的触碰力度控制要求较高等问题而增加了很多劳动量,故市场急需一种辅助人工的采摘机。基于此,我们设计了这款苹果采摘机。其目的是为了提高水果采摘效率、降低劳动强度和采摘成本,保障水果成品质量。 相似文献
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文章以直径范围在70~100mm之间的苹果为研究对象,设计一种三自由度机械手来执行苹果分类与包装中的搬运动作,该机械手由气动方式驱动手部机构气缸、水平伸缩气缸、垂直升降气缸和旋转气缸来实现苹果的抓取和定位摆放功能。通过PLC方式实现对机械手动作的逻辑控制。 相似文献
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基于计算机视觉的水果直径检测方法的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用机器视觉对水果进行自动分级是国内研究热点.在水果分级中,按直径大小对水果进行分类是自动分级技术的一个关键部分,然而目前通过图像对水果直径检测存在着精度与计算量之间的突出矛盾.针对这一问题,本文介绍了一种水果边界快速提取的方法,并在此基础上提出了一种新的水果直径检测的快速算法:该方法通过对水果图像进行分割,并计算各个区域内水果的最大半径,进而计算出水果的最大直径.通过实验表明,与传统方法相比较,该算法能够在较小的计算量下得到较高的计算精度,可应用于工业实际生产中. 相似文献
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随着计算机和机械自动化技术的不断发展,基于机器视觉的无损检测技术被应用到各个领域。在苹果分拣机上使用无损检测技术,不仅可以提高苹果的分拣效率,而且可以减轻苹果的损伤。为此,将机器视觉技术引入到了苹果分拣机的图像识别系统设计上,通过对苹果图像的采集、处理、轮廓特征提取与计算,利用确定好的分拣等级自动实现了苹果的等级分类,再由自动控制系统将不同等级的苹果分拣到指定位置,从而实现了苹果分拣的自动化。为了验证方案的可行性,对分拣机的图像识别系统进行了测试,结果表明:分拣机根据苹果周长可以成功地实现等级的自动化划分,对于实现水果的自动化分拣具有重要的意义。 相似文献
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为实现水果变质过程虚拟,以苹果为对象,研究了水果造型方法、真实感效果渲染方法及变质过程虚拟方法.采用基于曲面参数方程的植物果实造型方法构建苹果三维模型,用OpenGL渲染线程进行渲染,用基于双尺度自动机原理模拟变质过程.在上述研究的基础上,用VC++结合OpenGL技术开发了苹果变质过程仿真系统,实现了基于生物学模型的、交互可控的水果变质过程的虚拟和管理.仿真实验表明,该方法能够产生较真实的水果造型,真实地虚拟水果的变质过程,为教学、科研和农业科技推广提供了技术支持. 相似文献
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介绍了RFID技术和物流配送的概念,完成了水果包装模块和基于RFID的自动配送系统的设计,实现了一套基于RFID的水果包装和自动配送系统。系统可以完成水果分类包装、贴RFID便签,以及识别和跟踪整个获取和供应链的信息,能够大大节省时间和减少人工成本,简化物流配送过程和提高配送效率,具有较强的应用价值。 相似文献