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将DWT彩色图像分量算法和视觉定位算法一起应用于分拣机器人的优枣识别作业中,建立了分拣对象和托盘定位数学模型,并设计了红枣分拣机器人定位系统,实现了优质红枣的分拣任务。试验结果表明:机器人分拣成功率均在88.5%以上,能够实现对目标红枣的精确定位,可以完成对符合要求红枣的分拣作业。 相似文献
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《农机化研究》2021,43(9)
基于机器视觉的红枣缺陷检测研究中,普遍采用单相机采像,由于相机位置固定,加之红枣通常由普通传送带运送,红枣间易产生堆积、黏连造成红枣之间相互遮挡和红枣自身遮挡,导致红枣表面完整图像无法被采集,即使改用多相机采相也存在盲区,仍无法解决采集的图像不完整,导致检测准确率降低的问题。为了解决以上问题,设计了一种基于机器视觉红枣缺陷检测装置,主要包括刮板上料机、分料挡板、V型传送带、排列装置、图像采集装置、吹除装置和回流装置。该装置可将红枣等距排成一列,且使红枣旋转,图像采集装置连续采集3张旋转前进的红枣图片,避免盲区得到较为完整的红枣表面图像。此设备可以与红枣干燥流水线连接,实现全程自动化无需人工参与。试验结果表明:基于机器视觉红枣缺陷检测装置可明显提高红枣缺陷检测效率和准确率,增加了红枣缺陷检测自动化程度,降低了工人劳动强度,有助于红枣加工产业发展。 相似文献
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为了提高红枣相关产业的经济效益,增强其市场竞争力。针对红枣品种无损鉴别的社会需求,文章采用高光谱图像技术获取多个品种红枣高光谱图像,获取光谱数据并提取特征光谱波段,构建红枣品种的检测模型。实验结果表明,高光谱图像技术结合竞争自适应重加权抽样和支持向量机模型（CARS-SVM）可实现对红枣品种的无损、快速、准确鉴别,分类的准确率达到了91.2%。 相似文献
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红枣是一种表面颜色深的果物,为了满足红枣业科技发展需要,课题组在相关理论研究和实际应用基础上,设计了红枣光电分选机检测系统,优化了图像处理算法和检测系统硬件,利用实验采集平台实现对红枣缺陷检测,根据陕北榆林红枣检测的需要,设计了缺陷枣粒的图像采集分选测试装置,挑选了合适的工业相机,装配了缺陷枣粒检验测试实验平台,确定了光源配置方式和光源组合方案,完成了计算机与枣粒图像收集模块的搭建,确定了基于Blob分析的红枣缺陷识别算法的实现流程,从而来分辨出红枣图像信息中的正常枣粒和霉变枣粒及损伤粒,达到分选不同类别红枣的目的。 相似文献
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梨产业是中国排名第三的水果产业,梨的产量逐年增加,采摘后对于不同品质梨的分拣不仅耗费人力、物力、财力,而且效率低下,大大延长了梨的滞留时间,滞留时间的延长一定程度上影响了梨的汁水程度。此外,传统的分拣机械功能相对单一。为此,课题组设计了一种自动分拣梨的机械设备,该设备可依据梨的尺寸、重量、颜色、损伤度等参数设置来实现梨的自动分拣,极大地提升了分选的效率。该机械设备由电源模块、电机模块、传送带模块、计算机视觉模块、重量感应模块、激光模块等组成。仿真结果表明,通过各模块联调,综合运用目标检测技术、单片机技术、自动化理论等可以使该分拣机械在设置好对应的分拣参数指标后,使梨在传送带的传送作用下经过各检测模块单元后实现自动分拣入袋。 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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基于标记的极半径极值红枣形状识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
形状是分级的最重要参数之一,本文采用标记法对红枣形状进行了识别。通过图像预处理获取红枣二值图像,通过边界追踪获取目标边界笛卡尔坐标,并将其转化为极坐标,对目标图像进行缩放旋转使均值圆成为基线,切割的4部分边界曲线能完整表达。对边界曲线进行多项式拟合,获取极值点坐标,将其映射回被拟合曲线上,获取对应极值点坐标。若两极小极半径差值大于阈值,则红枣畸形;若两极大极半径附近区域极半径过渡平缓,判红枣为规整,否则为较规整。取53粒红枣进行检测,其中16粒畸形,17粒较规整,20粒规整。检测结果表明:畸形枣识别准确率达100%,较规整枣的识别准确率94%,规整枣识别准确率95%,可基本满足红枣分级系统精度的要求。 相似文献
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为了及时发现问题幼苗状态和提高幼苗分拣效率，本文以水培生菜幼苗培育过程中出现的死亡和双株状态为研究对象，提出一种基于FCN网格定位和特征融合的水培生菜幼苗状态检测方法。本方法在原有研究的基础上，针对双株状态幼苗检测精度低的问题，引入FCN架构改变原有边框回归方式，利用其对位置信息敏感的特性，获取精确的网格点空间信息。同时，利用特征融合策略，充分获取不同网格点间的相关性，实现对水培生菜幼苗问题状态的精准定位。实验结果表明，该方法的平均检测精度达到了88.1%，检测精度优于原有方法、FSAF、YOLO V3、FoveaBox、ATSS和CornerNet，尤其对双株状态的幼苗检测精度得到明显提升。因此，本文提出的方法能够实现水培生菜幼苗问题状态的自动检测，为水培蔬菜育苗分拣智能化及种植自动化提供技术支持。 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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近红外光谱在南疆红枣糖度无损检测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
南疆红枣的分级目前还停留在外部品质,然而红枣的内部品质比外部品质更重要。红枣的内部品质包括糖度、酸度等。利用近红外漫反射光谱技术对南疆红枣糖度进行无损检测,应用傅立叶变换近红外光谱仪采集红枣光谱图,糖度的测定选用数字阿贝折射仪。分别选用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归分析法(PCR)的化学计量学方法建立红枣校正模型,光谱数据预处理选择一阶导数光谱、平滑等,得到的校正相关系数(Rc)为0.942 5,预测相关系数(Rp)为0.910 4,校正标准偏差(SEC)值为1.02。预测标准偏差(SEP)值为0.836,主因子数为5。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2017,(10)
<正>2017年9月26日,湖北裕国菇业股份有限公司4台分拣香菇机器人"上岗"。据了解,这是目前我国香菇行业首次应用机器人进行分拣。湖北裕国菇业股份有限公司用上4台分拣香菇机器人,只需0.8 s,机器人就可判定香菇大小、形状、花纹,实施抓取。此外,设备全新承载技术, 相似文献
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为了应对大枣分拣工作量大、分拣标准不统一的问题,设计了新型大枣品质分拣系统,包括分拣机械结构与大枣品质识别系统。大枣品质识别系统分为图像分析与大枣品质判定两部分。图像分析综合R、G、B三通道强度,采用中值降噪与高斯降噪对图像数据进行处理。采用Canny边缘检测卷积因子,计算大枣轮廓边界;采用椭圆一般式对轮廓进行拟合,输出以椭圆的半长轴a和半短轴b。以大枣体积和质量作为品质标准,依据椭圆的半长轴a和半短轴b计算椭球体积,并对体积成梯度分布的大枣质量进行线性拟合,线性决定系数R~2达到0.94。以四川三台地区某枣园的大枣作为样本,对系统进行测试,结果表明:该系统分拣精度高,性能可靠,适于广大农村枣园一线使用。 相似文献
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<正>为进一步加快林果高效特色农机化新技术、新机具示范推广步伐,新疆维吾尔自治区泽普县利用上海援建项目资金500万元,以林果业核桃脱皮清洗、红枣分级清洗和高效植保机械推广为突破口,大力推广高效、先进、适用的特色农机装备,扶持建设有规模、有实力、有影响的农机科技示范基地,进一步提高高效设施农业机械化水平。该县先后引进开沟追肥机111台,红枣收获机2台,红枣分级机3台,核 相似文献
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以水果分拣控制过程为研究对象,基于RGB图像检测方法建立分拣控制算法.同时,利用异步图像采集模式进行水果图像获取,并借助中值滤波和高斯滤波器两种方式实现水果图像噪音去除;采用全局自动阈值分割法进行水果图像特征提取,从而实现水果颜色特征及表面区域特征的识别分类.将特征数据与设定好的特征阈值进行对比,从而实现水果等级的鉴定... 相似文献