水果自动分级的机器视觉系统
水果分拣结构毕业设计
水果分拣结构毕业设计水果分拣结构毕业设计引言水果分拣是农业生产中重要的环节，它直接关系到水果的质量和市场价值。
随着技术的发展，自动化水果分拣系统逐渐取代了传统的人工分拣方式。
本文将探讨水果分拣结构的毕业设计，旨在提高水果分拣的效率和准确性。
一、背景介绍水果分拣是水果加工过程中不可或缺的环节，它的目的是根据水果的品种、大小、成熟度等特征，将水果分成不同的等级。
传统的水果分拣方式通常依赖于人工，这不仅效率低下，还容易出现人为错误。
因此，自动化水果分拣系统的研发变得尤为重要。
二、自动化水果分拣系统的组成自动化水果分拣系统主要由以下几个部分组成：1. 传感器：传感器在水果分拣系统中起到关键作用，它能够检测水果的大小、颜色、成熟度等特征。
常用的传感器包括光电传感器、红外线传感器等。
2. 传送带：传送带是将水果从一个位置运送到另一个位置的关键设备。
它可以根据水果的特征进行分拣，并将水果送到相应的位置。
3. 分拣机械臂：分拣机械臂是自动化水果分拣系统中的核心部件，它能够根据传感器的反馈信息，准确地抓取水果并将其放置在相应的位置。
4. 控制系统：控制系统是整个自动化水果分拣系统的大脑，它能够根据传感器的反馈信息，控制传送带和机械臂的运动，实现水果的准确分拣。
三、自动化水果分拣系统的工作原理自动化水果分拣系统的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 传感器检测：传感器检测水果的特征，如大小、颜色、成熟度等。
2. 特征提取：根据传感器的反馈信息，控制系统对水果的特征进行提取和分析。
3. 分级判断：根据提取的特征，控制系统判断水果的等级，并将其分配到相应的位置。
4. 机械臂操作：根据分级判断结果，控制系统指导机械臂准确地抓取水果，并将其放置在相应的位置。
5. 分拣完成：当所有水果都被分拣完毕后，自动化水果分拣系统停止工作。
四、自动化水果分拣系统的优势和挑战自动化水果分拣系统相比传统的人工分拣方式具有以下优势：1. 提高效率：自动化水果分拣系统能够实现高速、连续的分拣过程，大大提高了分拣效率。
水果自动检测分级设备的研究现状和展望
收稿 日期
２ ０ １ ８ ２ 一） ， 女， 山东 人， 工程师， 研究方向： 农业设施与装备研发。
周 叠青
张晓文
邹 岚等 ： 水果 自动检测分级设备的研 究现状和展望
由于两辊倾斜安装 ， 重力作用使水果下滚 ， 当滚至对辊间
发展方向和研究重点进行展望。
有滚杠式、 辊式、 滚筒式 ３ 种。
１ ． １ 滚 杠 式分 级 机
滚杠式分级机 中，所有滚杠相对水平面平行安装 ， 工 作过程 中滚杠之间的间距 由小变大 ，水果在滚杠上输送 时， 当滚杠 间距超过水果直径 ， 水果便掉进下方 相应 的分
果槽 中。
滚杠式分级机（ 变间距螺杆法 ） 工作原理见图 １ 。
２ 种田 。
级部件 ， 通过分级部件上大小依次变化的孔穴或直接通过
输送带或输送链之间间距的变化 ， 使大小不同的果品先后 分离 ， 以达到分级的 目的【 １ ］ 。目 前， 机械式水果分级机主要
对辊式分级机 中，分级辊轴与水平面有一定倾角 ， 并
且两分级辊轴之间成一定角度 。 工作时 ， 对辊逆向旋转 ， 由
２ ． 北京兴东方实业有限责任公司， 北京 １ ｏ ｏ ｏ ｏ ｏ ）
摘 要 通过 比较我 国现有水果分级设备采用的机械式、 光电式和基 于机器视 觉技术的设备
工作原理和应用现状 。 分析 了未来水果检测分级设备的发展方 向和研究重点。结果表 明， 机
械式分级设备在短期 内仍有一定的发展 空间 ， 光 电式分级设备未来发展空间不大 ， 而应 用机
ｌ
ｌ ——十一
３
ｌ 一送果槽； ２ 一滚筒单元 ； ３ 一 分选孔 ； ４ 一分果槽 圈 ４ 滚筒式分级机工作原理
红枣无损自动分级分选机的研制的开题报告
红枣无损自动分级分选机的研制的开题报告一、课题背景红枣是我国的传统食品及中药材，在国内外市场上有很大的需求，其市场价值不断提高。
然而，由于红枣是一种天然产物，每颗红枣大小、形状、色泽、含水量等指标都存在一定的差异。
因此，红枣的分级分选工作一直是红枣行业发展的难点之一。
传统的红枣分选工艺中，以人工分选为主，存在着效率低、工作强度大、误判率高等问题。
同时，对于某些细节问题，人工分选可能也存在主观判断的问题，引发产品质量的不稳定。
因此，研发一种红枣无损自动分级分选机，将会对红枣的生产工艺进行优化，提高红枣产品的品质和市场占有率，具有重要意义。
二、研究内容本研究旨在开发一种基于机器视觉和智能控制技术的红枣无损自动分级分选机，以从红枣中自动分析和鉴别出不同等级的红枣。
具体研究内容包括：（1）分析红枣的特征，探究红枣的分级分选标准和方法。
（2）选用合适的图像采集设备、图像处理算法及智能控制器，构建红枣无损自动分级分选系统。
（3）对采集到的红枣图像进行预处理，包括提取红枣的主要信息，如颜色、大小、形状等。
（4）采用机器学习算法，如深度学习、支持向量机等，建立红枣等级分类模型，并应用于智能控制系统中，实现对红枣的自动分级分选。
（5）对开发的红枣无损自动分级分选机进行实验验证，优化其性能和工艺参数，提高其工作效率和稳定性。
三、研究意义本研究的成果，将具有以下重要意义：（1）通过建立红枣等级分类模型，实现对红枣的自动无损分级分选，提高红枣产品的质量和市场竞争力。
（2）研发的红枣无损自动分级分选机具有智能化、高效性、稳定性等特点，能够替代传统的人工分选，减轻劳动强度，提高工作效率。
（3）此研究对于促进传统领域与新技术的结合，推动农业机械化、信息化、智能化的发展有积极作用。
四、研究方法本研究采用实验研究、模型建立和数据分析等方法，主要分为以下几个阶段：（1）准备红枣样本，收集和分析红枣的特征指标数据，并分析红枣分级分选方法。
介电式水果品质分级机的原理及实现
机 的 机 构 组 成 和 控 制 实现 ， 讨 了最佳 分级 闽值 的在 线 学 习方 法． 并 以 苹 果 为 试验 对 象进 行 了研 究 ， 探 结 果表 明 ． 择 等 效 电客 作 为 苹 果等 衄 分 类 变 量 ， 获 得 良好 的 分 级 垃 果 ． 选 可
美
键
词 ： 果 ；舟 电 特性 ：无 掘 检 测 ；分 缎 水 文 献标 识 码 ：Ａ
段 ． 应 用 机 器 视 觉 可 以 实 现 基 于 水 果 外 观 的 无
可 以借 助其 介 电特 性 加 以判 别 ， 于介 电特性 基
判别 水果 内部品质 的方法 见 文献 ［～４ ．不 同 １ ］
品 质 的 苹果 在 介 电特 性 上 的差 异 可通 过 Ｌ Ｒ Ｃ
损 检测 ， 机 器视 觉 不 能 用 于水 果 内部 品 质 的 但 检测 ． 在许 多情况 下 ， 果 的腐烂 往往 开始 于其 水
中 国分 类 号 ： Ｐ ７ Ｔ ２４
Ｘ Ｕ ａ ｇ－Ｚ ＮＧ Ｌ ｉ Ｊ Ｓ ｉ ｎ （ Ａ １ ｎ ｉｅｓ ｙ ｏ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｈａ ｇ ｆ ｕ ３ ０ １ Ｆｎ ＨＡ ｉ ｎ ｌ ｈ— ｇ Ｚ ｅ ａ ｇ Ｕｎ ｒ ｔ ｆ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｂ ｍｉ １ ｖ ｉ ｎ ｚ ｏ １ ０ ４， ｉ
维普资讯
浙江 大 学 学 报 （ 业与生 农 命科学版） ２ ３：２ ３ ，。 ８ ）３ ～ ３ ２ ２ （ ５ ０ ｏ
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＺ ｅ ｉ ｇＵｎ ｖ ｒｉ Ａ ｒ ．＆ Ｌｆ ｃ． ｏ ｒ ａ ｏ ｈ ｊ ｎ ｉｅｓｔ ａ ｙ（ ｇ ｉ ｃ ｉ Ｓ ｉ） ｅ
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Ｐｒｎ ｐｌ ｄ ｍ ｐｌｍ ｅ ｏ ｉ ｃｉ ｅ ａｎ ｉ ｅ ｎｔ ｆ ａｕｔ ｍ ａ ｉ ａｄ ｒ ｏｒ ｆ ｕｉ ｎｔｒｎ ｌ ｏ ｔｃ ｇｒ ｅ ｆ ｒ ｔｉ ｅ ａ ｑｕ ｌｔ ｓ ｄ ｎ ｉ ｌｃｔ ｉ ｏｐｅ ｙ． ａ ｉｙ ｂａ ｅ ｏ ｄ ｅ ｅ ｒｃ ｐｒ ｒｔ
水果识别分拣项目总结报告
水果识别分拣项目总结报告1、研究背景及意义2、1、水果分拣在水果生产运输过程中非常必要。
目前来看,传统农业中的水果分拣工作主要依赖人工，但是该方式工作量大、效率低和速度慢，而且若想单纯依靠人工提高分拣速度，反而会增加生产成本,影响水果在市场上的竞争力。
然而今天，机器视觉技术得到了较大程度的发展，特别是在工业和农业生产方面已经逐渐展现出取代人工进行高危、高强度、重复繁杂工作的趋势。
这主要取决于机器视觉所表现出的特有优势。
机器视觉技术不仅为工业生产线增加了视觉非接触式传感器，从侧面提升了生产的柔性，而且通过对目标图像的分析可以在非接触方式下获得想要的生产数据。
1、为了实现水果的高效分拣本研究计划对分拣系统中视觉识别的方法和应用进行概括总结，分析其采取的必要性。
针对某种水果的分拣过程进行分拣系统的功能和流程进行分析，并设计分拣系统的模块和结构。
2、采用基于视觉识别的分拣系统，提高了水果分拣的效率和准确率，确保了分拣过程中的柔性与无疲劳性，也提高了水果生产效率和普及了水果分类标准。
在电商行业的高速发展下减轻人工劳动力负担，降低分拣成本，增加了工人的收入，提高了水果的市场竞争力。
3、国内的现状研究4、关于基于机器视觉的分级系统研究5、赵小霞[1]等介绍了水果自动分级系统总体设计,并从机器视觉模块和水果图像处理等两方面介绍了系统的视觉模块,最后基于图像处理和PLC控制技术实现了水果自动分级功能。
预计系统最高精度为98%。
伍光绪[2]采用数字图像处理技术,通过领域平均法和中值法对采集图像进行平滑处理,对受到噪声污染的图像进行修复，并运用大小、周长、成熟度等重要分级特征参数对血橙进行有效的分级，研究了基于计算机视觉的血橙无损检测与分类的方法。
朱丹[3]等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。
简易猕猴桃重量分级装置的设计
图 ２ 分离输送系统结构示意图
１������ 电机ꎻ２������ 送料传送带ꎻ３������ 分隔孔ꎻ４������ 分隔传送带ꎻ５������ 猕猴桃
分离输送系统由电机、送料传送带、分隔孔和分 隔传送带组成ꎮ 采摘后的猕猴桃放置在送料传送带 上ꎬ送料传送带的速度为 ０������ ０５ ｍ / ｓꎬ这时猕猴桃将是 无序、密集的分布在送料传送带上ꎮ 在送料传送带的 末端设计有分隔孔ꎬ该分隔孔由 ＴＰＥ ( Ｔｈｅｒｍｏｐｌａｓｔｉｃ Ｅｌａｓｔｏｍｅｒ) 材料 制 成ꎬ 该 材 料 是 一 种 既 具 有 橡 胶 高 弹 性、高强度、高回弹性ꎬ又具有可注塑加工特征的材料ꎬ 其可长期处于弯曲状态而不变形ꎬ是一种能始终保持 弹性的塑料ꎮ 在送料传送带的输送下ꎬ猕猴桃将逐个 从分隔孔落到下方的分隔传送带上ꎬ由于制作分隔孔 材料的特殊性以及分隔传送带紧贴于送料传送带下 方ꎬ因此使得猕猴桃在该过程中不会受到损伤ꎮ 分隔 传送带的速度为 ０������ １ ｍ / ｓꎬ由于分隔孔分布的有序性 和分隔传送带速度大于送料传送带速度ꎬ使猕猴桃将 分别按行有序、间距合理地分布于分隔传送带上ꎬ可有 效地避免猕猴桃之间相互干扰影响分级的问题ꎮ
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ａｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｓｏｒｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｇｒａｄｉｎｇ ｉｓ ｍａｉｎｌｙ ａｄｏｐｔｅｄ ｉｎ ｋｉｗｉｆｒｕｉｔ ｇｒｏｗｉｎｇ ａｒｅａｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ. Ａｓ ｔｈｅｒｅ ｉｓｎ������ｔ ｍｕｃｈ ｓｍａｌｌ ｇｒａｄｉｎｇ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｏｒｄｉｎａｒｙ ｆａｒｍｅｒｓ ａｒｅ ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅｉｒ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓꎬｔｈｅｙ ｃａｎ������ｔ ａｆｆｏｒｄ ｔｏ ｂｕｙ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍａｃｈｉｎｅｒｙ. Ｉｎ ｖｉｅｗ ｏｆ ｓｕｃｈ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ａｓ ｔｉｍｅ￣ｃｏｎｓｕｍｉｎｇ ａｎｄ ｌａｂｏｒ￣ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｈｉｇｈ ａｕｔｏ￣ ｍａｔｉｃ ｇｒａｄｉｎｇ ｃｏｓｔｓ ａｆｔｅｒ ｋｉｗｉｆｒｕｉｔ ｐｉｃｋｉｎｇꎬａ ｄｅｓｉｇｎ ｓｃｈｅｍｅ ｆｏｒ ａ ｓｉｍｐｌｅ ｗｅｉｇｈｔ￣ｇｒａｄｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ ｏｆ ｋｉｗｉｆｒｕｉｔ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｗｏｒｋｉｎｇ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｅｎｅｒｇｙ ｈａｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓ ｏｎ ｏｂｊｅｃｔｓ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｕｒｅｓ ａ ｓｉｍｐｌｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅꎬｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｇｒａｄｉｎｇ ｓｕｃｃｅｓｓ ｒａｔｅꎬｉｍｐｒｏｖｅｄ ｗｏｒｋｉｎｇ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙꎬｓｔｒｏｎｇ ｐｒａｃｔｉ￣ ｃａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｍａｒｋｅｔｉｎｇ ｖａｌｕｅ. Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｋｉｗｉｆｒｕｉｔꎻｇｒａｄｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅꎻｃｏｎｖｅｙｉｎｇ ｂｅｌｔꎻｄｅｓｉｇｎ
基于像素点变换法的苹果颜色分级系统研究
2012年3月农机化研究第3期基于像素点变换法的苹果颜色分级系统研究杨小青，党宏社(陕西科技大学电气与信息工程学院，西安710021)摘要：苹果的着色面积比是苹果颜色分级的一个重要依据。
采用H s I颜色模型中的色度值作为苹果颜色分割的依据。
通过设置合适的色度值提取出苹果的着色区域，再利用像素点变换法计算苹果的整个表面积和着色面积，得到苹果的着色比，最终判断苹果的等级。
试验表明，该方法具有精度高、速度快的特点。
关键词：H sI颜色模型；像素点变换法；颜色分级中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1003—1∞×(2012)03-0203_030引言颜色是水果外在品质的重要指标。
高品质的苹果一般着色均匀而且色泽好…，颜色也反映苹果的成熟度。
间接地说明了水果的糖度、酸度及口感等内部品质”1。
传统的水果分级是采用手工分类来完成的，这样耗费了大量的人力资源，并且由于人的主观认知是因人而异的，所以采用手工分类的结果并不尽如人意。
为了提高苹果分级的效率和准确度，人们开始基于机器视觉来实现苹果的自动检测与分级。
早在1995年时，国外学者T a0Y将H I s彩色系统用于颜色测量和图像处理，同时用色调直方图表示颜色特征，采用多变量识别技术在检测土豆和苹果颜色时，分级正确率达到90％以上”’。
l(az【l hi ro N al c∞o”3采用二级神经网络对苹果颜色进行颜色分级，通过将苹果面沿花萼与果梗方向分区并进行处理，解决了因苹果面曲率不同而引起的反射梯度不同的问题。
应义斌等发现，球体图像的颜色失真主要是颜色的亮度失真，并建立了摄像视区中心球体图像的亮度校正模型，其相关系数为0．846”J。
该方法是把球体图像从R G B 颜色空间转换到H s V颜色空间，校正图像像素的亮度，再将校正后的球体图像从H S V颜色空间转换到R G B颜色空间，中间共有两次模型之间的转换，这样做耗时、处理速度慢。
机器视觉及其应用论文(格式完整)
机器视觉的典型应用摘要：主要介绍机器视觉的典型应用，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用分类，详细介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的应用，并且分别举例说明。
机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。
关键词：机器视觉；标签检测；字符识别；水果品质分级；缺损检测1 机器视觉的典型应用在现代自动化生产过程中，机器视觉系统已广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉系统的特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉，同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，是实现计算机集成制造的基础技术。
随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代及未来的各个行业中得到越来越广泛的应用。
机器视觉的应用分类如下：1)纺织与服装*断纱检测：*织染检测*布料、皮革形状检测2)食品与粮食*粮食异物检测、分拣与色选*饮料液体检测*生产日期、保质期字符识别*灌装线上空瓶的破损、洁净检测3)特种检验*缆绳磨损与破损检测*容器与管道探伤*游乐设施速度检测*危险装备的在线状态检测4)包装*外观完整性检测*条码识别*密封性检测5)机械制造*零部件外形尺寸检测*装配完整性检测*部件的定位与姿态识别*零件、发动机、底盘等编号的同色凹字符识别6)邮政分拣*邮政编码识别*包裹物品检测7)海关与口岸*指纹、掌纹、虹膜与人脸识别*货物识别*安检危险物品检测此外，机器视觉还广泛应用于集成电路检测、航空航天、军事国防、消防和公路交通等。
2机器视觉技术的应用实例机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。
它不仅是人眼的延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能。
机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的分辨精度和速度，借助红外线、紫外线、X射线、超声波等高新探测技术，它在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出优点。