基于灰度的大米色选算法研究

论文摘要

随着社会经济的不断发展和物质文化生活水平的逐步提高,人们对粮食加工精度有了更高的要求,本课题借鉴国内外先进色选机的特点,对色选算法进行设计。本文首先对色选机的发展及国内外研究现状进行了分析和总结。介绍了图像滤波算法、边缘检测算法、图像处理中的阈值选取等色选相关知识。本算法对色选的图像数据进行了预处理:灰度化和去噪。本文对色选算法的设计主要分为四个方面的内容,分别是数据的无量纲化处理、制定被测物的边缘判别方法、产生阈值的方法和制定色选判别规则。本算法在3σ统计阈值法的基础上实现了阈值的自回归跟踪,在试验样本有限的前提下丰富了阈值计算信息。本色选中,对异色点的判别方法的选择与背景的更新,减少了色选的人为操作的过程,提高色选的精度与可靠性。通过计算机仿真证明了本算法对异色点的判别具有较好的效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的来源、目的及意义
• 1.2 一般大米色选机的结构组成
• 1.3 色选机的工作原理
• 1.4 米用色选机发展史及国内外研究动态
• 1.4.1 大米色选机的历史
• 1.4.2 国外色选机的研究现状
• 1.4.3 国内色选技术的研究现状
• 1.5 色选机的发展趋势
• 1.6 课题的研究内容
• 第2章 色选相关技术分析
• 2.1 引言
• 2.2 图像滤波算法
• 2.2.1 图像滤波概述
• 2.2.2 常用的图像滤波算法
• 2.3 边缘检测算法
• 2.3.1 边缘检测概述
• 2.3.2 常用的图像边缘检测方法
• 2.4 图像处理中的阈值选取方法
• 2.4.1 直方图双峰法
• 2.4.2 最大类间方差法
• 2.4.3 一维最大熵法
• 2.5 本章小结
• 第3章 色选图像数据的处理
• 3.1 RGB模型的灰度转化
• 3.1.1 灰度转化基本概念及方法
• 3.1.2 色选算法中的灰度化处理
• 3.2 图像信息去噪处理
• 3.2.1 图像信息去除噪声在色选算法中的意义
• 3.2.2 基于基于灰度的邻域平均去噪法的设计
• 3.3 本章小结
• 第4章 色选算法的设计
• 4.1 定义相关变量
• 4.2 无量纲化处理
• 4.2.1 对背景点的灰度值求平均
• 4.2.2 被测点灰度值的无量纲化处理
• 4.3 边缘判别
• 4.3.1 背景的判别
• 4.3.2 被测物边缘的判别
• 4.4 产生阈值的方法
• 4.4.1 统计阈值的产生方法
• 4.4.2 阈值的自回归
• 4.5 判别规则
• 4.5.1 统计阈值比较法
• 4.5.2 统计阈值判别规则的说明
• 4.6 本章小结
• 第5章 色选算法的仿真
• 5.1 实验仿真的总体思想
• 5.2 实验平台
• 5.2.1 光照系统
• 5.2.2 米排
• 5.2.3 CCD相机的选取
• 5.2.4 图像采集卡
• 5.3 实验过程
• 5.4 大米边缘识别仿真
• 5.5 对产生阈值的效果说明
• 5.6 判别规则的仿真效果
• 5.7 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢