基于机器视觉的苹果特征和缺陷检测系统开题报告

全文总字数：937字

1. 研究目的与意义

我国是水果大国，苹果产量世界第一，其栽培历史悠久，种类丰富。但是由于最近几年水果的发展的速度过于快速，不追求质量直追求速度，结构单一等问题，与发达国家存在着相当大的差距。我国的水果产后处理能力达不到发达国家的百分之五，产后烂果率达到四分之一以上。因此提高我的农产品的产后处理水平，农产品质量和国际竞争力是当务之急。目前，我国急需提高农产品的产后处理水平，传统的手工方法必然影响我国在国际市场上的竞争力。

2. 国内外研究现状分析

国外主要的研究早期主要是采用彩色CCD相机作为传感器。随着科学技术的进步，从品质识别智能性和检测手段方面继续研究。Kavdir使用神经网络作为分类器，如今苹果的分类正确率已经高达百分之九十以上。我国的冯斌，汪懋华利用计算机技术识别水果表面缺陷，提出了分割缺陷和识别缺陷的新方法，采用了傅氏变换。试验结果表明，该方法检测速度快，正确率高，能够满足计算机视觉进行在线检测的要求。

3. 研究的基本内容与计划

首先进行图像采集。计算机采集图像,将图像转换成数字信号并存入计算器。其次进行图像处理，计算器运用不同的算法来提高图像要素。接着进行特性提取，应用处理器识别并量化图像的关键特性 ,将这些数据传送到控制程序。然后开始判决和控制。将处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。最后使用MATLAB进行程序设计。

计划：

4. 研究创新点

本设计利用计算机视觉来检测苹果的特征与缺陷，相比于传统的人工视觉检测，具有高正确率，高效的特征。在识别缺陷与检测的过程中，充分利用苹果的不同特征，如纹理，颜色等可以快速提高水果检测的正确率和效率。在进行图片识别的过程中采用合适的光源与摄像头，进行二值化的提取以及背景虚化等。快速提高水果产后的水果处理能力，从而大幅度提高经济效益，提高我国在国际市场上水果的综合竞争实力。在图像处理中，充分应用MATLAB

大大提高编程效率。