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    5  蚕茧自动分拣系统设计    26
    结  论    28
    致  谢    29
    参考文献30
    附录A  MATLAB程序代码    31
    1  前言
    1.1  选题背景及意义
    中国茧丝的产量和贸易量在世界上居主导地位，但在国际丝绸贸易中往往处于被动状态，其原因在于蚕业的科技水平与国外有较大的差距[1]。蚕丝的品质与蚕茧品相密切相关，为了获得品质可控的生丝，在缫丝前必须对原料茧进行选剔，有种称为“绵茧”的次下茧与“上茧”的品相特征差异相对较小，人工遴选需要技术经验极为丰富的人员承担，且准确性无法保障，易受技术人员的主观因素和实际经验影响。在蚕茧收购时，达不到“优质优价”，很大程度上损伤了蚕农的积极性，而且剖茧称重破坏试样会造成很大的浪费[2]，在上车缫丝时，也很难为高品生丝需求提供“上茧”保障，从而在国际贸易中形成了较大落后。
    本课题将基于“绵茧”与“上茧”在蚕茧表面“缩皱纹理”上的特征差异，研究、开发相应的自动识别技术与系统，确保找出绵茧和上茧较大的区分度。
    1.2  国内外研究现状
    国内外对于蚕茧的分类大致是基于蛹壳和蚕蛹形态特征的评判模式，基于蚕茧纹理图像的识别方式在国内外还是空白。
    1.2.1 基于蛹壳质量的评判方式
    利用国家制定的关于蚕丝质量评级优劣的标准[3]，以蚕蛹的质量为唯一的评判依据。甘勇等分辨蚕茧的原理是在密度不变的前提下，测出蚕蛹的体积，主要基于光机电一体化和图像处理技术，对蚕茧边缘轮廓进行处理，得出边缘轮廓曲线。具体来说是利用类似于数学三重积分降文为平面二重积分，对每一个平面曲线进行数据拟合、分析计算出曲线的周长，再利用连续模型离散化将每一个平面曲线所得进行叠加，得出蚕茧的表面积，利用蚕茧的透视图计算茧壳的厚度，进而求出蚕茧的体积，根据大量的先验质量的比较，得出公式的修正系数，将公式修正到适用范围内，利用得到图像的三文处理计算出鲜茧茧壳的质量，来判断蚕茧的优劣。
    1.2.2 基于蚕茧的形态特征评判模式 
    在分辨雌雄茧时主要利用蚕茧形态特征的主成分分析法。先利用X射线成像装置获取蚕蛹图像，对蚕蛹图像进行预处理，提取蚕蛹面积、周长、长轴长、短轴长、偏心率、长短轴之比等7个特征，对七个基本的成分结合蚕茧的品质质量进行主成分分析，简化雌茧与雄茧的图像表现的主要成分，对主成分采用线性判别分析(LDA)或BP神经网络(BPANN)建立评判模型。考虑到模型复杂度和判别速度，实际考虑LDA建模对待测的蚕茧进行识别。
    总而言之，利用蚕茧皱缩纹理的图像来区分上茧和绵茧的模式识别，国内外做的不是很充分，基于此，我们在图像获取、图像处理、识别算法中进行了模块化处理。
    1.3  研究内容和研究方法
    1.3.1  研究内容
    本课题主要研究的是在获取蚕茧表面图像的基础上，利用蚕茧的皱缩纹理特征进行图像处理，获取上茧与绵茧的显著区别数据特征[4]。关键在于获取蚕茧图像的技术手段和图像的模式识别处理技术，主要的研究内容如下图1.1。
     
    图1.1主要研究流程图
    （1）凸显绵茧与上茧表面图像纹理差异的图像获取；
    （2）适宜的图像预处理步骤；
    （3）有效提取上茧与绵茧区别性纹理特征的图像处理模型算法。
    1.3.2  研究方法
    本文主要对蚕茧图像的获取、预处理、处理算法模型进行了详细介绍。
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