基于机器视觉的番茄成熟度检测系统设计开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：自十六世纪起,番茄作为一种必不可少的食材出现在人们的视野里。不仅因为它含有充足的养分,而且具有多种药用价值,譬喻,生津止渴,清热消暑,降压,降低胆固醇等等。近年来,随着人们对番茄需求量的日益增加,当今消费者对新鲜果蔬质量安全要求普遍提高,提高安全品质已成为优质生产的重要内容。2002年,中国农业大学的孙明等^[1]提出利用计算机视觉识别萝卜幼苗。该方法首先突出图像中各象素的绿色颜色分量，然后结合亮度信息,采用最大方差自动取阈值等方法识别目标;2012年,陈艳军^[2]等采用一种利用rgb颜色模型r-b通道进行阈值分割和均值滤波后,通过扫描提取出轮廓的方法对苹果大小进行分级;2015年,于桓^[3]提出在hsv颜色模型下用主色共生矩阵提取番茄表面颜色纹理特征进行分级的方法。上述方法都较为单一,无法全面提取分析番茄的各个特征,影响分级准确度。因此研究一种更有有效、更具有实际意义的关于番茄成熟度检测的算法迫在眉睫。成熟度检测是农产品加工的重要环节之一。迄今为止,温室作物的成熟度检测主要是通过人工进行,此种方法不仅工作效率较低,更重要的是人的主观因素会对结果造成巨大的影响。利用机器视觉技术对成熟度检测进行优化,不仅可以减少果蔬的损坏而且能够提高效率。

研究目的：番茄的大小、颜色、外形是表征番茄是否成熟的重要特征，番茄的分级往往根据其大小、颜色、外形来实现。传统的分级主要由人工完成，这种分级方式的缺点是：效率低，成本高，精度差，劳动强度大。由于机器视觉是一种非接触式的测量方式，可用于番茄这类易被损坏果蔬的无损检测，并且将机器视觉应用于番茄分级中可大大减少人的劳动强度，还具有检测效率高、精度高等优点。本文基于机器视觉的番茄品质检测系统及检测方法，不仅解决了现有技术中对番茄人工分级存在效率低，成本高，精度差，劳动强度大的问题，还能保证番茄的损坏率和检测的准确性。

研究意义：随着社会和科学技术的发展，我国的农业生产正朝着规模化、多样化、精确化方向发展，不仅农产品的自动检测技术越来越受到关注，自动检测水平也直接关系到人类的健康，同时也是影响市场竞争的重要因素。目前，我国的番茄分类主要依靠人工挑选，容易受主观因素的影响，容易视觉疲劳，导致番茄出口和销售困难。实现番茄自动化检测是未来发展的必然趋势。近年来将计算机视觉技术应用在番茄的品质检测方面，可以把人从繁重而单调的劳动中解放出来，避免因人而不同的检测结果。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：利用计算机视觉技术对番茄表皮颜色和形状大小进行智能识别的研究。通过判断番茄的大小和番茄表皮颜色，将番茄进行分类。共四个分类，绿熟期，半熟期，坚熟期，完熟期。

第一部分：研究各种不同成熟度的番茄的光谱特征，建立一套适应与番茄检测的机器视觉系统；研究不同成熟度的番茄的颜色特征，找到能够对于番茄颜色进行快速分割的颜色空间，用于构建颜色模型;研究不同成熟度番茄的形状大小的特点，通过构建合适的3d模板，能够实现对于番茄形状大小的检测。

第二部分：探索对于番茄成熟度的有效分割算法，提高分割识别的分辨速率和准确率。

3. 研究的方法与步骤

研究方法：在本研究中，我们选择双目立体视觉的方法来获取成熟番茄的空间坐标。

研究步骤：

1.图像采集。通过彩色ccd (charge couple device)传感器立体视觉技术，对番茄采集图像,通过对图像模拟量的抽样、量化，转化为数字图像。
2.图像预处理。对采集到的数字图像预处理，主要有两种方法: 一种是基于空间域技术的方法，一种是基于频率域技术的方法。主要解决图像的增强、平滑、锐化、滤波等问题。
3.图像分割。图像分割主要有基于象素的方法、基于区域增长的方法、基于边缘检测的方法。本课题中决定根据目标图像的颜色特征，选取合适的颜色空间，采用基于象素和基于区域增长的算法来分割目标图像。
4.特征提取与目标识别。分割完成后，提取面积和质心两个特征。面积特征决定出该对象是目标还是噪声;质心特征的提取是为后面对目标的识别定位研究做准备。

4. 参考文献

[1]孙明, 凌云. 基于计算机视觉的萝卜幼苗自动识别技术[j]. 农业机械学报, 2002, 33(5):3.

[2]陈艳军，张俊雄，李伟，等.基于机器视觉的苹果最大横切面直径分级方法[j].农业工程学报，2012,28（2）：288-292.

[3]于桓.基于机器视觉的番茄颜色分级检测研究[j]. 机电技术, 2015(4):4.

5. 计划与进度安排

1）2024-2-01～2024-3-08 查阅文献资料，进行文献综述，撰写开题报告，翻译英文文献；

（2）2024-3-09～2024-3-22 了解基于机器视觉的目标识别基本设计原理；

（3）2024-3-23～2024-4-05 进行基于机器视觉的番茄成熟度检测系统设计，确定总体的设计方案，主要部件的选型；