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內容簡介

　　\" 本書介紹了蕎麥剝殼性能參數在線檢測中的方法和步驟，從圖像的獲取方式、圖像預處理、背景分割、粘連分割、特征提取以及神經網絡識別等階段工作展開研究和論述，形成了一種基于機器視覺和模式識別技術并能夠滿足檢測精度和運行時間需求的軟硬件檢測系統(tǒng)。本書內容主要包括四部分，部分設計了一種對蕎麥剝殼機組現有機械結構和剝殼流程擾動小且經濟性較好的蕎麥剝出物圖像獲取方式，第二部分提出了一種在藍色背景下對蕎麥剝出物圖像進行N×（B-R）灰度化的方法，第三部分提出了一種類圓形農作物籽粒的粘連分割方法，第四部分提出了一種蕎麥籽粒交互式快速標注方法，并使用BP神經網絡對蕎麥剝出物中的各種籽粒成分進行識別。本書可以作為機器視覺、模式識別以及農作物檢測領域的相關研究人員的參考書籍。\"

作者簡介

　　呂少中，內蒙古工業(yè)大學信息工程學院物聯網工程系副教授，碩士生導師。1995年哈爾濱電工學院工業(yè)電氣自動化專業(yè)本科畢業(yè)進入內蒙古工業(yè)大學工作至今，期間2004年獲得內蒙古工業(yè)大學計算機應用技術碩士學位，2019年獲內蒙古農業(yè)大學農業(yè)機械化工程博士學位。先后開出和講授“電力電子變流技術”、“匯編語言程序設計”、“C語言程序設計”、“微型計算機原理及接口技術”、“嵌入式技術基礎”等課程。主持或參與多項及省部級項目，發(fā)表論文十余篇。主要研究方向為農業(yè)智能測控與精準作業(yè)系統(tǒng)。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 蕎麥剝殼性能在線檢測的作用
1.2 機器視覺技術在相關領域的應用
1.2.1 機器視覺技術在農產品檢測中的應用
1.2.2 圖像中顆粒對象的粘連分割
1.3 蕎麥剝殼性能參數在線檢測的關鍵問題和研究內容
1.3.1 蕎麥剝殼性能參數在線檢測的關鍵問題
1.3.2 蕎麥剝殼性能參數在線檢測的研究內容
第2章蕎麥剝殼性能參數在線檢測試驗臺架與圖像預處理
2.1 蕎麥剝殼機組與試驗臺架
2.1.1 蕎麥剝殼機組
2.1.2 蕎麥籽粒的取料勻料
2.1.3 圖像采集與處理設備
2.1.4 照明光源
2.2 蕎麥籽粒圖像的插值重建
2.2.1 工業(yè)相機中的顏色濾波陣列
2.2.2 圖像中籽粒邊緣的拉鏈效應
2.2.3 帶二階拉普拉斯修正項的邊緣自適應插值算法
2.3 蕎麥籽粒圖像的增強
2.3.1 蕎麥籽粒圖像中的偽彩色
2.3.2 蕎麥籽粒圖像的空間域濾波
2.3.3 蕎麥籽粒圖像的對比度增強
第3章蕎麥籽粒圖像的背景分割
3.1 圖像的背景分割
3.2 蕎麥籽粒圖像的閾值分割
3.2.1 彩色圖像的顏色空間及灰度化
3.2.2 灰度圖像的閾值分割
3.3 蕎麥籽粒圖像的Nx（B-R）灰度化方法
3.3.1 RGB顏色空間中蕎麥籽粒顏色分布特征
3.3.2 蕎麥籽粒圖像的Nx（B-R）灰度化方法
3.3.3 蕎麥籽粒圖像的二值化
第4章蕎麥籽粒圖像的粘連分割
4.1 分水嶺分割算法
4.2 粘連蕎麥籽粒圖像種子點提取方法
4.2.1 蕎麥籽粒的距離圖像
4.2.2 蕎麥籽粒的距離骨架圖像
4.2.3 區(qū)域極大值濾波提取種子點
4.3 種子點控制的粘連蕎麥籽粒分水嶺分割
第5章蕎麥剝出物成分識別與剝殼性能參數檢測
5.1 籽粒樣本的交互式快速標注
5.2 蕎麥籽粒特征的提取
5.3 蕎麥剝出物中籽粒類別的識別
5.3.1 神經網絡識別方法
5.3.2 蕎麥籽粒的BP神經網絡識別
5.4 蕎麥剝殼性能檢測
參考文獻