基于LabVIEW Vision 的加工番茄外部缺陷在线检测系统设计与研究
专业:农业电气化与自动化
研究方向:智能化检测与自动控制技术
汇报提纲
研究意义和背景
国内外研究现状
研究内容和目标
研究方案及技术路线
预期研究成果和创新点
现有条件和准备工作
研究进度和时间安排
图 1 2006-2013年全球加工番茄产量 ,%
。
研究背景及意义
研究背景及意义
难以实现大规模工厂化的需要
研究背景及意义
相比VB、C++和Matlab等应用软件,IMAQ Vision是一个功能强大的函数库,提供了在LabVIEW平台上开发机器视觉系统所需要的各种子程序,采用图形化的语言编写程序,无需编写繁琐的程序代码,能缩短开发周期。
研究背景及意义
机器视觉技术在农产品检测中的应用现状
国内外研究现状
国外已研制出了以机器视觉技术为基础的商用的水果自动分级系统并在生产上得到了应用。
国内在应用机器视觉进行水果品质检测与分级大部分是建立在静态条件下的,尚不能满足水果商品化处理生产对检测过程的高速实时的要求。
国内外研究现状
重点研究不同光照条件和背景,对番茄图像采集的影响,选出适合番茄检测的光照条件和背景。
重点研究多种图像底层处理算法,如图像二值化、图像噪声去除和图像背景分割等,以更好的识别虫眼和果梗端部等不易识别区域,实现加工番茄快速分级。
研究内容
采用虚拟仪器开发平台LabVIEW及图像处理软件包IMAQ Vision,开发能完成实时在线条件下加工番茄外部缺陷检测的软件系统,包括文件模块、图像采集模块、图像处理模块、特征提取模块和分级模块等。
研究内容
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