基于图像识别的苹果分级研究 第2页
目录
摘要………………………………………………………………III
Abstract………………………………………………………………IV
第1章绪论………………………………………………………．．1
1．1苹果自动分级研究的目的和意义……………………………．．1
1．2本课题研究的内容……………………………………………一2
第2章苹果自动分级系统组成……………………………3
2．1基于图像处理的自动检测系统的基本原理…………………．．3
2．2苹果自动分级系统的硬件组成………………………………．．4
2．3苹果自动分级系统的软件组成………………………………．．5
第3章苹果分级系统低层信息处理…………………．．8
3．1图像处理基础…………………………………………………一8
3．1．1数字图像处理的主要研究的内容…………．．……．………9
3．1．2图像处理的基本术语．．．．…．．．．．．．．．．．．．．…．．．．…．．．．…．10
3．2苹果分级系统中图像处理……………………………………13
3．2．1图像增强．．…．．．．．．．．…．．．．．．．．．．…．．．．．．．．．14
3．2．2边缘检测…．．…．．．…．．．．．．．…．．．．．．．．．．．．．．16
3．2．3图像二值化．．…．……．…．……．…．…．．．．．．20
3．2．4图像细化．．．．．．．．．．．．．．．．．…．．…．．．．．．．．．．．．．25
3．2．5苹果自动分级系统的低层信息处理……．．．．．．．．．．．27
目录
摘要………………………………………………………………III
Abstract………………………………………………………………IV
第1章绪论………………………………………………………．．1
1．1苹果自动分级研究的目的和意义……………………………．．1
1．2本课题研究的内容……………………………………………一2
第2章苹果自动分级系统组成……………………………3
2．1基于图像处理的自动检测系统的基本原理…………………．．3
2．2苹果自动分级系统的硬件组成………………………………．．4
2．3苹果自动分级系统的软件组成………………………………．．5
第3章苹果分级系统低层信息处理…………………．．8
3．1图像处理基础…………………………………………………一8
3．1．1数字图像处理的主要研究的内容…………．．……．………9
3．1．2图像处理的基本术语．．．．…．．．．．．．．．．．．．．…．．．．…．．．．…．10
3．2苹果分级系统中图像处理……………………………………13
3．2．1图像增强．．…．．．．．．．．…．．．．．．．．．．…．．．．．．．．．14
3．2．2边缘检测…．．…．．．…．．．．．．．…．．．．．．．．．．．．．．16
3．2．3图像二值化．．…．……．…．……．…．…．．．．．．20
3．2．4图像细化．．．．．．．．．．．．．．．．．…．．…．．．．．．．．．．．．．25
3．2．5苹果自动分级系统的低层信息处理……．．．．．．．．．．．27
第4章苹果大小、形状分级…………………………28
4．1苹果大小特征提取……………………………………………28
4．2苹果形状特征提取……………………………………………29
4．3苹果按大小、形状分级………………………………………30
4．4基于神经网络苹果等级判别…………………………………32
4．4．1 BP网络的基础知识．．…．．．．．．…．…．．．．．．．．．…32
4．4．2改进的BP反向传播算法．…．．．．．．．………．．．．．．34
4．4．3基于神经网络的苹果分级判别．．．．．．．．．．…．．．．．．．．35
第5章苹果分级软件实现……………………………．36
5．1界面设计………………………………………………………36
5．2算法设计………………………………………………………37
第6章结论与展望………………………………………一40
6．1主要研究结论…………………………………………………40
6．2进一步研究的设想……………………………………………40
发表论文…………………………………………………………．42
致谢……………………………………………………………．43
参考文献………………………………………………………．．44
摘要
基于图像识别进行自动检测的例子很多，如产品外观检测，焊接中的红外线
图像检测等。这是一个图像识别过程，首先得到图像信号，并进行图像处理，在
处理结果中提取特征的参数，然后进行识别，得到检测结果，为产品分优劣，分
等级等等。本文讲述其自动检测中的应用——基于图像识别的苹果分级，设计出
苹果图像识别系统(按大小、形状)。
为了根据苹果图像进行苹果分级，文中介绍了对苹果图像进行低层信息处理
的所采用的方法。图像增强、边缘检测、图像二值化、图像细化等，算法如中值滤
波、边缘检测算子，改进的灰度直方图法、骨架抽取做了重要探讨，并应用或改
进应用于本人的设计中。其中改进的灰度直方图法就是在传统的灰度直方图法基
础上改进的算法，效果较好。
文中讲述了苹果图像识别系统设计的方法和步骤。提取苹果的特征参量：包
括大小特征量——平均半径％；形状特征量——相对平均半径误差△，。建立苹果
按大小、形状分等级的特征函数。给出了应用程序实现的该图像识别系统对苹果
进行识别的数据表。利用神经网络进行图像识别，可以不建立判别函数，利用足
够多的神经网络训练可以达到很好的识别效果，文中对神经网络应用于苹果图像
识别系统进行了探讨。
关键词：水果分级，图像识别，特征提取，图像处理
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