基于计算机视觉的农产品颜色量化系统研究

论文摘要

农产品的营养结构与其本身的天然色彩有着密切的关系,不同的色彩对人的生理功能有着不同的影响。由于天然色素具有不稳定性,使得农产品在加工保存过程中容易褪色或变色,如何掌握和控制农产品加工过程中的颜色和颜色变化,将颜色进行量化具有十分重要的意义。计算机视觉不受人的生理和心理因素影响,评价标准客观、稳定。为此本论文基于色度学理论,在了解人类视觉的基础上,建立了颜色量化的计算机视觉系统。采用三层BP网络实现了光源u、v色度坐标值与色温之间的转换；采用PR-655光谱扫描色度计对颜色量化系统进行标定,完成了RGB颜色空间与CIEL*a*b*色空间的转换；利用所设计系统对杨梅的颜色与其营养成分的关系进行了初步分析,此套系统不仅可以用于农产品颜色的测量,随着我国经济建设的发展,在工农业生产、科学技术和文化事业等部门,将得到越来越广泛的应用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 食物的颜色与营养
• 1.2 颜色的感官评价
• 1.2.1 颜彦适应对比效应
• 1.2.2 视觉两义性现象
• 1.2.3 视错觉现象
• 1.3 国内外发展现状
• 1.3.1 目前实用测色仪器
• 1.3.2 颜色量化系统研究现状
• 1.4 本文的主要工作
• 1.4.1 计算机颜色量化硬件系统的建立
• 1.4.2 计算机颜色量化软件系统的建立
• 1.4.3 应用研究
• 第2章 人类视觉过程
• 2.1 人眼的视觉基础
• 2.2 人类视觉过程
• 2.3 光源与颜色物体
• 2.3.1 电磁波谱
• 2.3.2 物体色的分类
• 2.4 颜色的生物学基础
• 2.5 本章小结
• 第3章 计算机视觉过程
• 3.1 硬件系统组成
• 3.2 CCD 彩色摄像机
• 3.2.1 CCD 彩色摄像头
• 3.2.2 镜头
• 3.3 光照箱体的设计
• 3.3.1 光照箱
• 3.3.2 测量的几何条件
• 3.3.3 箱体设计
• 3.4 本章小结
• 第4章 光源的选择
• 4.1 色温计算过程
• 4.2 建立色温和UV色度值之间的数学模型
• 4.2.1 实验数据数据
• 4.2.2 神经历网络引入的必要性
• 4.3 BP网络数据流传播过程
• 4.3.1 数据信息的正向传播
• 4.3.2 误差信号的反向传播
• 4.4 神经网络的训练
• 4.4.1 面向MATLAB的BP神经网络的设计
• 4.4.2 误差的选取
• 4.4.3 BP 网络常用传递函数
• 4.4.4 神经网络的隐层数确定
• 4.4.5 神经网络模型的建立
• 4.4.6 测试结果
• 4.4.7 预测数据
• 4.5 本章小结
• 第5章 软件系统的建立
• 5.1 由色域不同引入的颜色失真
• 5.1.1 建立RGB 与 L*a*b*转换的必要性
• 5.1.2 色域匹配过程中的颜色失真
• 5.2 试验指标
• 5.3 RGB颜色模型与CIEXYZ之间线性转换的讨论
• 5.4 训练与测试样本的获取
• 5.4.1 测试色样的选择
• 5.4.2 训练集的建立
• 5.4.3 训练结果
• 5.5 最终训练后的神经网络结构
• 5.6 本章小结
• 第6章 应用研究
• 6.1 杨梅与杨梅的颜色
• 6.2 测定数据
• 6.3 最小二乘法原理
• 6.4 计算过程
• 6.5 结果分析
• 6.5.1 杨梅颜色值变化趋势
• 6.5.2 杨梅颜色与糖度的数学模型
• 6.5.3 杨梅颜色与酸度的数学模型
• 6.6 本章小结
• 第7章 结论与展望
• 7.1 论文工作总结
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间的研究成果