在线视觉分拣控制装置设计开题报告

全文总字数：3410字

1. 研究目的与意义

采用halcon作为图像处理软件开发平台，进行在线视觉分拣控制装置设计，其意义如下：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。

简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分cmos和ccd两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

2. 国内外研究现状分析

国内外很少有把在线分拣装置应用在蘑菇的分级中。

要达到蘑菇在线分拣的目的，有很多需要考虑解决的问题，诸如菌盖的形状类型、菌盖破损状况、蘑菇菇柄长度、菌盖面积等因素。

因此在进行在线分拣处理的时候，要注意分析蘑菇的形状、大小、菇柄长度、纹理特征和是否有破损等问题。

3. 研究的基本内容与计划

本课题选择与人眼较为接近的可见光彩色图像进行分析，主要针对蘑菇的大小、形状、菇柄、菇边厚度与破损情况进行分析。

本文属于基础研究范围，其中涉及到大量的算法研究，经过多方对比，采用halcon作为图像处理软件开发平台。

这是一套由一千多个各自独立的函数，以及底层的数据管理核心构成。

4. 研究创新点

本论文特色与创新如下：目前对于蘑菇在线分拣装置的研究较少，所以本课题有着很高的应用价值，可以提高高档蘑菇产品的附加值，提高其市场竞争力。

蘑菇的分拣也有着许多难点，菇柄的识别以及分拣是其中的重点，本课题将以此为重点进行研究。

本课题虽然以蘑菇的在线视觉分拣装置作为研究对象，但相同原理可以应用于农产品的在线分拣以及其他产品的在线分拣，只需稍加修改就可进行应用，这也是本课题的特色之处。