基于机器视觉的水果缺陷检测方法研究
水果分选机的研究状况和发展状况
水果自动分级技术的现状与发展摘要：我国是一个水果生产大国，自动分级技术对提高我国鲜食水果的市场竞争力和利润水平有重要的意义。
本文综述了国内外水果自动分级技术的研究进展和产品化现状；同时，对国内水果自动分级技术研究的现状及发展前景做了概括。
关键词：柑橘；自动分级；发展；现状我国是水果生产大国，特别是90 年代以来发展更为迅速。
据国家统计局统计，2 0 0 4 年我国水果总产量已经达到15243 万吨，比2003 年增长5%，占世界总产量的12.7%。
水果产业已经成为我国南方主产区农村经济的一大支柱产业，为促进农民增收、扩大城乡居民就业和改善生态环境作出了积极贡献。
虽然我国水果产量很大，但国内水果价格低，“卖果难”问题经常出现，水果生产快速发展的势头受到抑制。
而且中国水果以本国消费为主，参与国际贸易的比例一直很低，出口量不到国际水果贸易的3 % 。
其中一个重要原因就是采后商品化处理落后，外观质量较差，导致水果的市场竞争力比较弱。
根据水果产销趋势可以发现，水果产值的大部分是由产后处理和产后加工创造来的。
水果的产后商品化处理包括清洗、打蜡、分级、包装。
分级是果品商品化处理的重要环节，它在技术方面发展最快并在最近几年发生了根本的变化。
目前我国国内水果商品化处理过程中的清洁、打蜡设备已经比较成熟，关键在于分级技术还比较落后。
水果的分级指标包括外部品质和内部品质两个方面。
水果外部品质的主要分级指标是水果的果形、大小、色泽、表面质量和颜色等。
其中水果的表面质量可以通过表面光洁度、表面缺陷( 斑点、污点、烂坏) 、损伤来描述。
内部品质指糖度、硬度、酸度、可溶性固形物等指标。
本文主要综述最近十年与水果自动分级研究相关的内容。
1 研究现状1.1 国外的研究现状国外早期的水果自动分级方法主要通过CCD 相机，采用无损检测、计算机分析处理等手段对水果逐一进行分析判别后得出综合结论。
利用机器视觉技术实现农产品内部品质无损检测是目前国际上正在研究的热点课题。
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测
文献标识码： Ａ
文章编号： ０ ９— ９ ０ ２ １ ）２— ０ ４— ５ １０ ４ ７ ． ０ １ ０ ０ ６ ０ （
０ 引 言
在传统 的产 品生 产过程 中 ， 般情 况 下对 产 品 一 的表 面缺 陷检测是 采用 人工 检 测 的方法 ．随着 科 学 技术 的不断 发展 ， 别 是计 算 机技 术 的 发展 ，出现 特 了计算 机视 觉检测 技术 ．利用 这种 新 技术设 计 出来
识 别理 论 ， 它综 合 了计 算 机 技 术 、数 据 结 构 、图像 处 理 ， 式 识 别 和 软 件 工 程 等 不 同领 域 的 相 关 知 模
识．
一
感 兴趣 区域提 取
划痕检测
ｌ
检 测结果
● 结束
二）
个 典 型 的机 器 视 觉 系 统 应 该 包 括 以下 五 大
２ １ 年 ２月 ０】
洛 阳师 范 学 院 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＬ ｏ ａ ｇ Ｎｏｍａ ｉ ｅｓｔ ｏｒ ｌ ｕ ｙｎ ｒ ｌ ｎ ｏ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｙ
Ｆｅ ．． ０１ ｂ ２ １
第３ ０卷 第 ２期
Ｖ０ ． Ｏ Ｎｏ ２ Ｊ３ ．
基 于 机 器 视 觉 技 术 的 物 体 表 面 缺 陷检 测
来提 取 插 座 面板 划 痕 图像 ．具 体过 程是 使 用 动 态 阈值 分割 图像 ， 采 用 放 射 变换 、区域 特 征 处理 及 连 通 区域 提 并 取 等 技 术 来检 测 出插 座 面板 划痕 ．
关键词 ： 器视 觉 ； 机 物体袁 面；缺陷检 测
中图分类号： Ｐ９ Ｔ ３３
用行 程 编码 表示 的 ， 么用 公 式 ４中 的第 二个 求 和 那
基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究共3篇
基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究共3篇基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究1基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究随着科技的不断进步，TFT-LCD屏已经广泛应用于电子产品中，如手机、电视、电脑等。
然而，由于其制造过程中存在多种不可避免的因素，如尘埃、残留物等，会导致一些缺陷出现在屏幕上，从而影响到其质量和使用效果。
其中，mura缺陷是一种最为常见的缺陷，通常表现为屏幕表面出现不均匀的亮度和色彩等问题。
为了保证产品质量和客户体验，需要对TFT-LCD屏进行缺陷检测。
本文探讨了一种基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术。
机器视觉是一种以计算机视觉算法为基础的视觉系统，它可以对图像进行快速而准确的分析和处理。
在TFT-LCD屏的mura缺陷检测中，机器视觉可以实现快速定位、准确识别缺陷，并进行有效的分类处理。
具体来说，该技术主要包含以下几个步骤：第一步是图像采集。
使用高分辨率相机或显微镜等设备采集TFT-LCD屏的图像，并将其转换成数字信号。
第二步是预处理。
将图像进行去噪、平滑和灰度化等处理，以消除噪声、提高图像质量和降低复杂度。
第三步是特征提取。
将处理后的图像进行特征提取，如亮度、颜色、对比度等，以获取重要的信息。
第四步是缺陷检测。
提取到特征向量后，可以利用支持向量机、卷积神经网络等算法进行分类，并进行缺陷检测。
第五步是结果分析。
根据测试结果分析缺陷类型、分布范围、严重程度等，并进行记录和报告，为后续处理提供依据。
在具体实现过程中，需要考虑多种因素。
例如，图像采集设备的选择与配置、人工干预的影响、算法准确度等。
同时，在算法方面还需要进一步提高检测的速度和准确度，以满足不同应用场景的需要。
总的来说，基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术具有快速、准确、可靠的优点，可以有效地提升产品质量和客户体验。
未来，我们可以进一步拓展应用领域，如面板制造、电子产品检测等，为智能制造和智慧生活提供更多的支持综上所述，基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术是一种重要的质检方法，具有高效、准确、可靠的优点。
基于机器视觉的草莓采摘机器人技术研究的开题报告
基于机器视觉的草莓采摘机器人技术研究的开题报告一、选题背景草莓是一种高营养、高经济价值的水果，在全球各地都受到了广泛的种植和消费。
然而，草莓采摘是一项费时费力的任务，需要大量人力投入。
传统的草莓采摘工作一般都是由人工完成，但是这种方式存在着劳动强度大、效率低下、成本高等问题。
随着机器人技术和计算机视觉技术的日益成熟，越来越多的研究者开始考虑利用机器人来解决草莓采摘这个难题。
其中，基于机器视觉的草莓采摘机器人技术备受关注。
二、研究目的本课题旨在研究基于机器视觉技术的草莓采摘机器人，通过对草莓的成熟度、大小、色泽等信息的感知和判断，实现自动化采摘。
具体研究目的如下：1. 设计一种基于机器视觉的草莓采摘机器人，实现自动化采摘草莓的功能。
2. 研究草莓成熟度、大小、色泽等的识别和判断方法，以提高采摘的准确性和效率。
3. 综合运用机器人技术、计算机视觉技术和智能控制技术，构建基于机器视觉的草莓采摘控制系统，实现系统的完整性和稳定性。
三、研究方案本研究计划采用如下方案：1. 系统分析：对基于机器视觉的草莓采摘机器人的功能、性能和稳定性需求进行分析和梳理。
2. 机器视觉方法研究：研究草莓成熟度、大小、色泽等特征的识别和判断方法，并结合草莓生长环境的影响因素，对识别和判断方法进行优化和改进。
3. 机器人设计与制造：设计基于机器视觉的草莓采摘机器人的整体结构和各个功能模块的布局，并进行制造和装配。
4. 控制系统开发：采用智能控制技术，设计并构建基于机器视觉的草莓采摘控制系统，实现对机器人运动控制、机器视觉模块的数据处理和反馈控制等功能的集成管理。
5. 系统测试与评估：对完成的机器人系统进行功能和性能测试，并进行实验数据的收集和分析。
同时，对系统的稳定性和适应性进行评估和优化改进。
四、研究预期成果本研究预期达到如下成果：1. 研发一种基于机器视觉的草莓采摘机器人，能够自动化采摘草莓并具有可靠的运行性能和稳定性能力。
基于机器视觉的PCB表面缺陷检测方法研究与系统实现
基于机器视觉的PCB表面缺陷检测方法
6、结果输出：将检测结果以数字或文本形式输出，便于后续处理和分析。
实验结果与分析
实验结果与分析
为验证基于机器视觉的PCB表面缺陷检测方法的可行性和效果，我们进行了一 系列实验。实验结果表明，该方法能够有效地检测出PCB表面的各类缺陷，检测 精度较高。但同时，也存在一些不足之处，如对细微缺陷的检测精度还有待提高。
PCB表面缺陷类型及影响
PCB表面缺陷类型及影响
PCB表面缺陷主要包括以下类型： 1、孔洞：指PCB表面上的开口或凹陷，可能影响电路的导电性能和机械强度。
PCB表面缺陷类型及影响
2、划痕：指PCB表面上的线性瑕疵，可能破坏电路的完整性和绝缘性。 3、污渍：指PCB表面上的杂质或污染物，可能影响电路的性能和可靠性。
研究进展近年来，基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法取得了显著的进展。 一些新的算法和技术不断涌现，大大提高了检测的精度和效率。
内容摘要
在图像处理方面，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分 类、目标检测等任务。有研究将CNN应用于PCB板表面缺陷检测，通过训练大量的 样本数据，实现了对不同类型缺陷的自动识别和分类。此外，还有一些研究利用 其他类型的深度学习算法，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）， 对PCB板表面缺陷进行检测。
3、安全隐患：缺陷可能引发电气火灾等安全事故，对人们的生命财产安全构 成威胁。
基于机器视觉的PCB表面缺陷检 测方法
基于机器视觉的PCB表面缺陷检测方法
基于机器视觉的PCB表面缺陷检测主要通过以下步骤实现： 1、图像采集：使用高分辨率相机和合适的照明系统获取PCB表面图像。
halcon——缺陷检测常用方法总结（模板匹配（定位）+差分）
halcon——缺陷检测常⽤⽅法总结（模板匹配（定位）+差分）引⾔机器视觉中缺陷检测分为⼀下⼏种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度⽴体：特征训练测量拟合频域+空间域结合：深度学习本篇主要总结⼀下缺陷检测中的定位+差分的⽅法。
即⽤形状匹配，局部变形匹配去定位然后⽤差异模型去检测缺陷。
模板匹配（定位）+差分整体思路（形状匹配）：1. 先定位模板区域后，求得模板区域的坐标，创建物品的形状模板create_shape_model，注意把模板的旋转⾓度改为rad(0)和rad(360)。
2. 匹配模板find_shape_model时，由于物品的缺陷使形状有局部的改变，所以要把MinScore设置⼩⼀点，否则匹配不到模板。
并求得匹配项的坐标。
3. 关键的⼀步，将模板区域仿射变换到匹配成功的区域。
由于差集运算是在相同的区域内作⽤的，所以必须把模板区域转换到匹配项的区域。
4. 之后求差集，根据差集部分的⾯积判断该物品是否有缺陷。
模板匹配（定位）+差分的⽅法主要⽤来检测物品损坏，凸起，破洞，缺失，以及质量检测等。
halcon例程分析：1，印刷质量缺陷检测（print_check.hdev）该例程⽤到了差异模型，将⼀个或多个图像同⼀个理想图像做对⽐，去找到明显的不同。
进⽽鉴定出有缺陷的物体。
差异模型的优势是可以直接通过它们的灰度值做⽐较，并且通过差异图像，⽐较可以被空间地加权。
变化模型检测缺陷的整体思路：1. create_variation_model —— 创建⼀个差异模型2. get_variation_model —— 获得差异模型3. train_variation_model —— 训练差异模型4. prepare_variation_model —— 准备差异模型5. compare_variation_model —— ⽐较模型与实例6. clear_variation_model —— 清除差异模型dev_update_off ()* 选择第1张图像创建形状模板read_image (Image, 'pen/pen-01')get_image_size (Image, Width, Height)dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')dev_set_color ('red')dev_display (Image)* 把我感兴趣的区域抠出来，原则上范围越⼩越好，因为这样创建模板时⼲扰会少很多threshold (Image, Region, 100, 255)fill_up (Region, RegionFillUp)difference (RegionFillUp, Region, RegionDifference)shape_trans (RegionDifference, RegionTrans, 'convex')dilation_circle (RegionTrans, RegionDilation, 8.5)reduce_domain (Image, RegionDilation, ImageReduced)inspect_shape_model (ImageReduced, ModelImages, ModelRegions, 1, 20)gen_contours_skeleton_xld (ModelRegions, Model, 1, 'filter')* 获得抠图区域的中⼼，这是参考点area_center (RegionDilation, Area, RowRef, ColumnRef)* 创建形状模板create_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-10), rad(20), 'auto', 'none', 'use_polarity', 20, 10, ShapeModelID)* 创建变化模型（⽤于和缺陷⽐较）create_variation_model (Width, Height, 'byte', 'standard', VariationModelID)* ⽂件夹中前15张图⽚是质量良好的，可以⽤来训练模板for I := 1 to 15 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)if (|Score| == 1)if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 训练差异模型train_variation_model (ImageTrans, VariationModelID)dev_display (ImageTrans)dev_display (Model)endifendfor* 获得差异模型get_variation_model (MeanImage, VarImage, VariationModelID)* 做检测之前可以先⽤下⾯这个算⼦对可变模型进⾏设参,这是⼀个经验值,需要调试者调整prepare_variation_model (VariationModelID, 20, 3)dev_set_draw ('margin')NumImages := 30* 可变模板训练完成后，我们终于可以进⼊主题，马上对所有图像进⾏缺陷检测，思想就是差分for I := 1 to 30 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 要注意做差分的两幅图像分辨率相同，当然也需要通过仿射变换把待检测的图像转到与模板图像重合* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score) if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 抠图reduce_domain (ImageTrans, RegionDilation, ImageReduced)* 差分（就是检查两幅图像相减，剩下的区域就是不同的地⽅了，与模板图像不同的地⽅就是缺陷）*这⾥可不能⽤difference做差分啊，halcon为变形模板提供了专门的差分算⼦：compare_variation_modelcompare_variation_model (ImageReduced, RegionDiff, VariationModelID)connection (RegionDiff, ConnectedRegions)* 特征选择：⽤⼀些特征来判断这幅图像印刷是否有缺陷，这⾥使⽤⾯积* 其实可以考虑利⽤区域⾯积的⼤⼩来判断缺陷的严重程度，这⾥就不过多讨论了select_shape (ConnectedRegions, RegionsError, 'area', 'and', 20, 1000000)count_obj (RegionsError, NumError)dev_clear_window ()dev_display (ImageTrans)dev_set_color ('red')dev_display (RegionsError)set_tposition (WindowHandle, 20, 20)if (NumError == 0)dev_set_color ('green')write_string (WindowHandle, 'Clip OK')elsedev_set_color ('red')write_string (WindowHandle, 'Clip not OK')endifendifif (I < NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endifendfor* 结语：如果发现前⾯作为训练变形模板的良好图像也被判定为NG，* 可以调整prepare_variation_model参数* 或者调整select_shape特征筛选的标准相关算⼦分析:create_variation_model（创建⼀个差异模型）create_variation_model(Width, Height, Type, Mode ,ModelID)//创建⼀个ID为ModelID，宽为Width,⾼为Height,类型为Type的差异模型参数参数Mode决定了创建标准图像和相应的变化图像的⽅法。
无损检测技术在水果品质安全和真实性的应用研究进展
核农学报2024，38（4）：0736~0745Journal of Nuclear Agricultural Sciences无损检测技术在水果品质安全和真实性的应用研究进展肖宏辉1， 2李春霖1， 3张永志1， 3聂晶1， 3吴振2， *袁玉伟1， 3， *（1浙江省农业科学院农产品质量安全与营养研究所，浙江杭州310021；2宁波大学食品与药学学院，浙江宁波315211；3农业农村部农产品信息溯源重点实验室，浙江杭州310021）摘要：在水果产量攀升和品质要求不断提高的背景下，对水果的品质、安全和真实性开展快速无损检测的需求日益迫切。
本研究概述了光谱学、力学、声学、计算机视觉、电子鼻和电子舌等无损检测技术结合多种化学计量学方法在水果营养功效成分和感官属性品质特征挖掘、农药残留和病害霉变安全性检测以及原产地、品种分类、贮藏时间真实性鉴别研究中的应用。
同时，本研究还从生产实际和科学研究两个方面进行了展望，可为水果的质量安全监管和消费者权益保障提供科学依据。
关键词：水果；品质评价；安全性；真实性；无损检测DOI：10.11869/j.issn.1000‑8551.2024.04.0736我国是水果生产和消费大国，2022年水果产量为31 296.2万吨，同比2021年增长4.4%，位居世界前列［1］。
水果中富含膳食纤维、维生素、矿物质、多酚类和有机酸类等功效成分，有较高的营养价值，适量摄入对维持人体健康、预防食源性疾病具有重要意义［2］。
同时，相关研究表明，水果消费的增加与心理和主观幸福感呈正相关［3］。
随着消费水平不断升级，居民对优质水果的需求日益增加。
水果的品质等级由外观、营养成分、口感、气味、贮藏期等多种因素决定。
货架期短、易受损等因素严重影响了不同产地和储运条件下的水果品质，导致有效成分含量存在差异。
近年，市场上不断出现以次充好、掺杂掺假、农药残留等问题，已引起政府监管部门和消费者的普遍关注［4］。
基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术研究
基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术研究一、概括在现代制造业中，尤其是电子行业，PCB光板的缺陷检测一直是至关重要的环节。
然而传统的人工检查方式效率低下，且易出错。
因此基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术应运而生，它以其高效、准确的特点，逐渐成为行业内的主流检测方式。
这种技术的核心在于机器视觉系统，通过摄像头捕捉光板上的图像，然后通过算法分析图像中的缺陷。
与人工检查相比，机器视觉系统的处理速度更快，而且能够连续、无间断地进行检查，大大提高了生产效率。
同时由于算法的不断优化，机器视觉系统的误检率也在逐步降低，使得其在实际应用中的可靠性越来越高。
然而要实现真正的智能化PCB光板缺陷检测，我们还需要进一步研究和探索。
例如如何提高机器视觉系统的对不同类型光板的适应性，如何设计更有效的缺陷识别算法，以及如何将深度学习等先进技术引入到PCB光板缺陷检测中，都是我们未来需要努力的方向。
基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术具有巨大的发展潜力和广阔的应用前景。
1.1 研究背景和意义随着科技的不断发展，电子产品越来越普及，而PCB光板作为电子产品的重要基础材料，其质量直接影响到产品的性能和使用寿命。
然而在生产过程中，由于各种原因，PCB光板会出现各种缺陷，如孔洞、划痕、污渍等，这些缺陷不仅影响产品的外观，还可能导致电路短路、元器件损坏等问题。
因此对PCB光板进行高质量、高效率的缺陷检测具有重要的现实意义。
传统的PCB光板缺陷检测方法主要依赖于人工观察和经验判断，这种方法不仅耗时耗力，而且难以保证检测结果的准确性和一致性。
近年来随着机器视觉技术的发展，基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术逐渐成为研究热点。
通过引入计算机视觉、图像处理等技术，可以实现对PCB光板的自动、快速、准确的缺陷检测，大大提高了生产效率和产品质量。
此外基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术还可以为相关行业提供有力的技术支持，推动产业升级和转型。
例如在电子制造业中，通过对PCB光板缺陷的智能检测，可以实现对生产过程的实时监控和管理，提高生产自动化水平；在医疗行业中，基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术可以应用于医疗器械的生产和质量控制，为人类健康事业做出贡献。
采摘机器人果实识别与定位研究——基于双目视觉和机器学习
采摘机器人果实识别与定位研究—基于双目视觉和机器学习魏 纯１，李 明２，龙嘉川１（１．武汉东湖学院电子信息工程学院，武汉 ４３０２１２；２．空军预警学院信息管理中心，武汉 ４３００１９）摘 要：分析了双目视觉系统的工作原理及视觉标定方法，利用ＹＯＬＯＶ２卷积神经网络算法实现对目标果实的识别，并对目标果实的空间定位进行了深入研究，设计了一套基于双目视觉和机器学习的采摘机器人果实识别与定位系统。
在多次实际定位实验中，橘子的深度定位误差最大值为１．０６ｍｍ，证实了系统具有一定的准确性和稳定性。
关键词：采摘机器人；双目视觉；ＹＯＬＯ；卷积神经网络；机器学习；识别与定位中图分类号：Ｓ２２５；ＴＰ２４２ 文献标识码：Ａ文章编号：１００３－１８８Ｘ（２０２１）１１－０２３９－０４０ 引言随着农业自动化的发展，农业中开始广泛使用自动化收割机，如联合收割机可以收割整棵小麦，棉花收割机可以横扫过整片土地，把蓬松的棉花采摘下来。
然而，采摘水果和收割小麦、棉花不一样，采摘机器人不能为了采摘水果而把水果树压垮。
因此，需要实现对目标水果的准确识别和精确定位，再利用采摘机械手去采摘。
为此，笔者结合双目视觉和机器学习等技术，设计了一套采摘机器人果实识别与定位系统，能够实现对目标果实的识别和定位。
１ 双目视觉系统摄像机是一种将三维光像转变为数字信号的设备，转换后的数字信号以Ｍ×Ｎ的数组存储，Ｍ行Ｎ列的像素点为一幅图像的灰度。
其中，（ｕ，ｖ）和（Ｘ，Ｙ）分别为以像素和以ｍｍ为单位的图像坐标系的坐标点。
设原点Ｏ１为摄像机光轴和成像平面的相交点，那么Ｏ点在（ｕ，ｖ）坐标系中的坐标为（ｕ０，ｖ０），在Ｘ和Ｙ轴上的距离值为ｄＸ和ｄＹ，那么（Ｘ，Ｙ）和（ｕ，ｖ）两个坐标系之间的坐标转换表达式为ＸＹ１ ＝ｄＸ０－ｕ０ｄＸ０ｄＹ－ｕ０ｄＹ００１ ｕｖ１（１）摄像机成像的几何关系示意如图１所示。
其中，收稿日期：２０２０－１２－０３基金项目：湖北省教育厅科学研究计划项目（Ｂ２０２０２４１）作者简介：魏 纯（１９８３－），女，武汉人，副教授，硕士，（Ｅ－ｍａｉｌ）ｗｅｉ－ｃｈｕｎ１９８３＠ｙｅａｈ．ｎｅｔ。
基于机器视觉的质量检测与控制研究毕业论文
基于机器视觉的质量检测与控制研究毕业论文摘要：随着科技的进步和人们对产品质量的要求不断提高，基于机器视觉的质量检测与控制技术在工业生产中扮演着重要的角色。
本文旨在研究基于机器视觉的质量检测与控制的方法和技术，探讨其在工业领域的应用。
通过实验和模拟分析，本论文证明了机器视觉在质量检测与控制中的重要性和有效性，以及存在的挑战和改进的方向。
第一章：引言1.1 研究背景随着工业化进程加速，产品质量对于企业的竞争力和信誉至关重要。
传统的质量检测手段存在许多限制，需要大量人力和时间，且易受主观因素的影响。
而机器视觉技术可通过图像处理和模式识别等方法来实现自动化的质量检测与控制，具有高效、精确和可靠等优势。
1.2 研究目的与意义本论文旨在探究基于机器视觉的质量检测与控制技术，研究其在工业领域中的应用。
通过对机器视觉的原理和方法进行分析研究，进一步挖掘其在质量检测与控制中的优势和潜力，为企业提供更好的质量管理手段，提升产品的竞争力和市场占有率。
第二章：机器视觉技术概述2.1 机器视觉技术的定义与特点机器视觉技术是指利用计算机和图像处理技术来模拟人类的视觉系统，实现对物体和图像的感知、识别和处理。
其具有高速、高精度和非接触等特点，被广泛应用于工业生产中的质量检测与控制领域。
2.2 机器视觉系统的组成与工作原理机器视觉系统主要由图像获取、图像处理和图像分析三部分组成。
图像获取通过摄像机或扫描仪等设备获取产品图像，图像处理将获取的图像进行增强、滤波和分割等操作，图像分析则通过模式识别和特征提取等方法实现对产品质量的检测与判定。
第三章：机器视觉在质量检测与控制中的应用3.1 机器视觉在产品外观检测中的应用机器视觉技术可以通过辨识图像中的缺陷、瑕疵和变形等问题，实现对产品外观质量的检测与控制。
通过合理的算法和模型，可以高效地检测出产品表面的缺陷并进行分类与记录，提高质量检测的准确度和效率。
3.2 机器视觉在尺寸测量中的应用通过机器视觉系统获取产品图像，并结合图像处理和模式识别等技术，可以实现对产品尺寸的自动测量和判定。
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但 也 取得 了一 定 的 成 效 。Ｋ ａ ｖ ｄ ｉ ｒ ｌ １ 等 使 用 神 经 网 络 算 法
对柑橘进行分级 ， 把 缺 陷和 物 理 特 征 作 为 神 经 网 络 分 类 器 的 输 入参 数 ， 对 柚 子 和橙 子 的 分 级 准 确 率 达 到 ９ ８ ． ５ ， 对 橘 子 的分 级 准确 率达 到 ９ ８ ． ３ 。 李 庆 中 等 在 实 数 域 分
起皱 、 无 裂 口、 无 压 痕 及 其 它 机 械 损 伤 和 冻 伤 黑 斑 ］ 。
０ 引 言
水果 缺 陷是 水 果 分 级 的重 要 指 标 ， 目前 国外水 果 缺 陷
检 测 技 术 已相 当成 熟 ， 国 内水 果 品质 检 测 研 究 起 步 较 晚 ，
ＲＧＢ成 像 技 术 主 要 用 于 检 测 水 果 的 表 面 特 征 信 息 ， 比如 水果的颜色 、 形状 、 表 面 缺 陷 等 。在 ＲＧＢ成 像 技 术 中 目前 使用较多 的是高分 辨 率 Ｃ ＣＤ（ Ｃｈ ａ ｒ ｇ ｅ Ｃ ｏ ｕ ｐ ｌ ｅ ｄ Ｄｅ ｖ ｉ ｃ ｅ ） 相 机， 使用高分辨率 Ｃ Ｃ Ｄ 相 机 获 取 Ｒ、 Ｇ、 Ｂ分 段 图 像 ， 与 图
Байду номын сангаас
图 ｌ 图 像 采 集 系 统
图像 采 集 系 统 如 图 ｌ所 示 ， 该 图 像 采 集 系 统 主 要 由 Ｃ Ｃ Ｄ 相机 、 ６支 荧 光 管 光 源 、 图像采 集卡 、 光照箱 、 计 算 机
等 组 成 。Ｃ Ｃ Ｄ相 机 是 该 系 统 中 的 重 要 组 成 部 件 ， 其 作 用
（ １ ． 西藏 民族 学院 信 息工程 学 院， 陕西 成 阳 ７ １ ２ ８ ０ ２ ； ２ ． 西 安 理 工 大 学 自动 化 与 信 息 工 程 学 院 ， 陕 西 西安 ７ １ ０ ０ ４ ８ ）
摘 要 ： 水果分级的 目的是使 水果达到标准化 和商品化 ， 因而水果缺陷检测 尤为重要 。为增强 水果 市场的竞争力 ， 国
陷 区 和梗 萼 凹 陷 区 ， 识别准确 率达到 ９ ３ ， 一 个 可 疑 区 的
判别时 间为 ４ ～７ ｍｓ 。 Ｙａ ｎ ｇ等 利 用 高 光 谱 成 像 技 术 对
金 冠苹 果 表 面不 同 浓 度 （ ９ ６ ～１ ０ ０ ） 排泄 物进行 检测 ， 得 到 ４个 特 征 波 长 分 别 为 ６ ８ ０ ｎ ｍ、 ６ ８ ４ ｎ ｍ、 ７ ２ ０ ｎ ｍ、 ７ ８ ０ ｎ ｍ，
判别率为 ９ ６ 。利 用 机 器 视觉 对 水 果 缺 陷 进 行 检 测 具 有 诸 多优 点 ： ① 可 以无 损 检 测 ， 因为 不 需 要 接 触 到 被 测 对 象 ；
② 检测 速 度 快 ， 通 过 合 适 的算 法 选 择 以及 统 一 的 分 级 标 准 就 能快 速 检测 出水 果 的表 面 缺 陷类 别 和 质 量 级 别 ； ③ 信 息 量大， 可 一 次性 完 成 果 梗 完 整 性 、 果形 、 水果 尺寸 、 果 面 损 伤 和 缺 陷 等 的分 级 ， 而 且 能 完 成 许 多 其 它 检 测 方 法 难 以胜 任 的 工作 。
形 盒维 数 计 算 方 法 的基 础 上 ， 提 出 了双 金 字 塔 数 据 形 式 的
像 采 集 卡 等 配 合 使 用 获 取 图像 的 数 字 信 息 ， 如图 １ 就 是 一
个 ＲＧＢ图像 采 集 系统 。其 中 ， １表 示 Ｃ Ｃ Ｄ相机 ， ２表 示 荧
光管光源 ， ３表 示 光 照 箱 ， ４表 示 样 品 台 ， ５表 示 水 果 样 品 ， ６表 示 计 算 机 和 图像 采 集 卡 。
盒 维 数快 速计 算 方 法 。对 于 待 识 别 水 果 图像 的 刻 意 缺 陷
区， 提 出 用 ５个 分 形 维 数 作 为 描 述该 区 域粗 糙 度 和 纹 理 方
向 性 的特 征参 数 ， 用 所 提 出 的快 速 计 算 方 法 进 行 计 算 ， 并 利 用 人 工 神 经 网 络作 为 模 式 识 别 器 来 区 分 水 果 表 面 的 缺
基金项 目： 西藏 民族 学 院 青年 项 目（ １ ０ ｍｙ Ｑ２ ３ ）
是 将 采集 的 电信 号转 换 为数 字 信 号 ， 这 里使 用 ６ 个 光 源 是
第１ ３ 眷 第５ 期 ２ ０ １ ４ 年 ５ 月
软 件 导 刊
Ｓ ｏｆ ｌｗ ａ ｒ ｅ Ｇｕｉ ｄｅ
钳） ， ．， ｉ ＮＯ ５
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基 于 机 器 视 觉 的水 果 缺 陷 检 测 方 法 研 究
孙 懿 ， 李 爱 平 ， 胡 永 ， 刘 源。
关键词 ： 水 果缺 陷检 测 ； Ｒ （ ； － Ｂ成 像 技 术 ； 结 构 光 成像 技 术 ； 近红外光谱成像技术 ； 高 光谱 成像 技 术
中图分类号 ： ＴＰ ３ ｌ ９
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ Ｏ １ ４ ） ０ ０ ５ ０ １ ６ ５ — ０ ２
是将光信号转换 为 电信 号 ， Ｃ Ｃ Ｄ 相 机 的 像 素 决 定 了得 到
的 图 像 的 分 辨率 ， 并 且 影 响所 得 图 像 的质 量 ， 图 像 采 集 卡
ｌ ＲＧ Ｂ成 像 技 术
水 果 颜 色是 反 映 水 果 质 量 的一 个 重 要 指 标 ， 一 级 品 种 要 求具 有 本 品种 应 有 的 自然 色 泽 ， 无 斑点或 极少果 锈 ， 不