發(fā)布時(shí)間：2018-12-09 08:00

【摘要】：本文以種子分揀系統(tǒng)為研究背景,以大豆種子為研究對(duì)象,采用VC6.0、Opencv以及MATLAB等為研究工具,從大豆種子圖像的預(yù)處理過程、邊緣提取過程、粘連豆類種子的分割、形狀特征分量、顏色特征分量、機(jī)械手驅(qū)動(dòng)運(yùn)行以及PC機(jī)與PLC之間的通訊過程進(jìn)行了深入的研究,對(duì)機(jī)器視覺篩選種子的研究具有一定的實(shí)際意義。研究取得了以下結(jié)果：1.大豆種子在光源下采集得到,在普通白熾燈下拍攝能夠獲得種子圖像的大部分特征。試驗(yàn)中選用的背景色為白色,這樣由于光源是垂直照射而導(dǎo)致種子中間部分反光強(qiáng)烈,用最大類間算法提取目標(biāo)物時(shí),容易將中間部分和背景色混為一體。因此,對(duì)圖像要進(jìn)行一些預(yù)處理。本文用兩種方式進(jìn)行研究,一種是進(jìn)行灰度值的壓縮,另一種是提取B、G、R三通道的二值化,為了后期顏色特征的分析,這里選用了三通道二值化法。2.為了識(shí)別干癟種子,分析對(duì)比了Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子邊緣提取的幾種算法,選擇合適的方法對(duì)種子進(jìn)行邊緣提取,可以達(dá)到篩選出干癟種子的目的。在篩選過程中不可避免的遇到兩�；蛘呤嵌嗔７N子之間相互粘連而造成誤判斷的現(xiàn)象。通過對(duì)粘連豆粒種子圖像采用先腐蝕方式使得粘連的豆粒種子分割開來,然后對(duì)腐蝕后的單體豆類種子進(jìn)行相同次數(shù)的膨脹處理,這樣得到的二值化圖像基本上保持了原圖像的形狀特征,對(duì)以后提取諸如面積、周長(zhǎng)以及圓形度等其他一些參數(shù)基本上沒有影響,用此算法解決了豆粒的粘連分割問題。3.定義并提取了18種大豆種子的特征分量,不僅在形狀方面做了比較,而FL在顏色方面也作了相應(yīng)的比較,提高了識(shí)別率。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的特征量用數(shù)學(xué)處理軟件Minitab進(jìn)行分析,確定其是否符合正態(tài)分布,對(duì)于符合正態(tài)分布的按照3σ區(qū)間進(jìn)行定義合格種子,不符合正態(tài)分布的提出±20%的偏差,這樣基本上能篩選出不合格的豆類種子。最后應(yīng)用VC編程軟件完成了種子分揀界面的編寫,實(shí)現(xiàn)了對(duì)不合格種子的標(biāo)識(shí)。4.對(duì)種子輸送裝置用變頻器實(shí)現(xiàn)變頻調(diào)速的控制；對(duì)機(jī)械手驅(qū)動(dòng)裝置進(jìn)行分析,確定用PLC高速脈沖的方式驅(qū)動(dòng)伺服電機(jī),并在理論上模擬了機(jī)械手對(duì)種子三個(gè)位置的抓取動(dòng)作；研究了PC機(jī)和PLC的通訊過程,能實(shí)現(xiàn)PC機(jī)和PLC最基本的通訊過程,理論上驗(yàn)證了機(jī)械手分揀大豆種子的可行性。綜上所述,本課題的研究為種子篩選實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、科學(xué)化提供了一系列的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持,克服了人工檢測(cè)費(fèi)事費(fèi)力的缺點(diǎn),對(duì)種子實(shí)現(xiàn)高速、準(zhǔn)確以及無損檢測(cè)具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In this paper, the seed sorting system was used as the research background, the soybean seed was used as the research object, VC6.0,Opencv and MATLAB were used as the research tools, from the pretreatment process of the soybean seed image, the edge extraction process, the segmentation of the adhesion bean seed. The shape feature component, color feature component, manipulator driving operation and the communication process between PC machine and PLC are deeply studied, which is of practical significance for machine vision screening of seeds. The results are as follows: 1. Soybean seeds were collected under light source and captured under ordinary incandescent lamp to obtain most of the characteristics of seed images. The background color selected in the experiment is white, so the reflection of the middle part of the seed is strong due to the vertical illumination of the light source. It is easy to mix the middle part and the background color together when extracting the object with the maximum class algorithm. Therefore, the image should be preprocessed. In this paper, two methods are used to study, one is to compress the gray value, the other is to extract the binarization of the three channels of BGN R. In order to analyze the color characteristics of the later stage, the method of tri-channel binarization is chosen. 2. In order to identify dried seeds, several algorithms for edge extraction of Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator and Canny operator were analyzed and compared. In the process of screening, it is inevitable to encounter the phenomenon of two or more seeds conglutinating each other, resulting in misjudgment. By using the method of corrosion to separate the conglutinated soybean seeds, the monospecific seeds were treated with the same number of expansions. The binary image obtained by this method basically maintains the shape feature of the original image, and has no effect on the extraction of other parameters such as area, perimeter and roundness in the future. The algorithm is used to solve the adhesion segmentation problem of soybean grains. 3. The characteristic components of 18 kinds of soybean seeds were defined and extracted. Not only the shape but also the color of FL were compared, which improved the recognition rate. The standard characteristic quantity is analyzed by mathematical processing software Minitab to determine whether it conforms to the normal distribution, and the deviation of 鹵20% for the definition of qualified seed according to the 3 蟽 interval is not in accordance with the normal distribution. This basically can screen out the unqualified bean seed. Finally, VC programming software was used to complete the preparation of seed sorting interface, and the identification of unqualified seeds was realized. 4. 4. The frequency conversion speed control of seed conveying device is realized by frequency converter, the driving device of manipulator is analyzed, the servo motor is driven by PLC high speed pulse, and the grasping action of manipulator to three positions of seed is simulated theoretically. The communication process between PC machine and PLC was studied. The basic communication process between PC machine and PLC was realized, and the feasibility of sorting soybean seeds by manipulator was verified theoretically. To sum up, the research of this subject provides a series of theoretical foundation and technical support for the realization of automation and scientific seed screening, overcomes the disadvantages of manual detection, and achieves high speed for seeds. Accurate and nondestructive testing has certain practical application value.
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：S63;TP391.41

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本文編號(hào)：2369056