牛肉图像在线采集及分割方法研究

论文摘要

目前,由于技术原因,对牛肉等级的评定工作仍然停留在人工操作的水平,其弊端主要体现在主观性强和效率低等方面。利用计算机视觉技术对牛肉进行在线自动分级,将克服人工分级带来的诸多缺点,对规范牛肉市场,提高牛肉产业自动化水平具有重要的意义。本研究设计并制作了一个牛肉图像在线采集系统,该工作包含软件部分的开发和硬件部分的设计。然后利用该系统在牛肉生产线进行牛胴体眼肌切面图像的采集,在对所采集的图像进行预处理后,将图像的背景进行分割去除并提取肌肉和脂肪区域,为后期的牛肉指标评定工作奠定基础。其主要研究工作如下：1.设计并制作了一个图像在线采集系统,为牛肉自动分级系统能获得准确的牛肉特征信息打下基础。首先对所选择相机进行二次开发,设计出适合在线对牛肉图片采集和自动分级的软件系统,并通过实验对图像采集系统的成像效果、光照均匀性进行分析与研究。实验结果表明运用该装置可以获得光照均匀且颜色复现效果较好的牛肉图片。2.运用图像处理技术对采集得到的牛肉切面图像进行预处理,主要包括图像降噪、图像复杂背景的分割、牛肉肌肉和脂肪区域的提取。对牛肉肌切面图像的降噪运用了空间域低通滤波,有效地去除了环境与设备产成的噪声。牛肉图像背景的分割采用了基于Otsu算法和改进型CV模型的分割方法。该方法能准确的提取牛肉图像的边界,并准确地将牛肉区域从背景区域中提取出来。牛肉肌肉和脂肪的分割结合采用了大津法、全方位腐蚀和膨胀、图像与运算等图像处理方法。结果显示该方法可以获得较理想的分割效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景和意义
• 1.2 牛肉分级国内外研究概况
• 1.3 本文的研究方法和研究内容
• 参考文献
• 第二章 常见的颜色特征模型
• 2.1 光与光源
• 2.2 人的颜色视觉
• 2.3 常见颜色模型
• 2.3.1 RGB模型
• 2.3.2 HSI模型
• *a^*b^*模型'>2.3.3 L^*a^*b^*模型
• 2.3.4 CIE XYZ颜色模型
• 2.3.5 CIE xyY颜色模型
• 2.4 本章小结
• 参考文献
• 第三章 牛肉眼肌图像在线采集系统设计
• 3.1 牛肉图像在线采集系统的总体设计
• 3.1.1 相机的选择
• 3.1.2 系统图像采集软件的设计
• 3.1.3 系统结构设计
• 3.1.4 照明方法的确定
• 3.2 设备的光照均匀性分析
• 3.2.1 实验材料与设备
• 3.2.2 实验方法选择
• 3.2.3 实验结果与分析
• 3.3 相机色差分析
• 3.3.1 光源色度坐标及标准色板颜色的测定
• 3.3.2 色差计算
• 3.4 本章小节
• 参考文献
• 第四章 牛肉眼肌图像自动提取技术的研究
• 4.1 牛肉背长肌图像的获取
• 4.2 牛肉眼肌截面图像的预处理
• 4.2.1 固定的无效区域分割
• 4.2.2 牛胴体眼肌切面图像去噪
• 4.3 牛胴体眼肌切面图像背景的分割
• 4.3.1 常见的几种图像分割方法
• 4.3.2 牛肉背长肌图像背景分割
• 4.4 背膘脂肪和眼肌的分割
• 4.6 本章小结
• 参考文献
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表论文