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1、(完整word)基于MATLAB的橙子识别与计数研究本科生毕业论文（设计)题 目: 基于MATLAB的橙子识别与计数研究 姓 名: 孙娜娇 学 院： 工 学 院 专 业： 电子信息科学与技术 班 级: 信息123班 学 号： 32312308 指导教师: 邹修国 职称： 副教授 2016 年 5月 28日南京农业大学教务处制目 录摘要1关键词1Abstract。1Key words1引言21论文概述21.1 课题研究目的及意义21。2 国内外研究概况21。2。1 国外研究概况21.2.2 国内研究概况31。3 主要研究内容32 系统整体设计方案42。1 系统整体概况42。2 主要技术43 系统
2、硬件设计53。1 硬件模块选型与设计53.1.1 基于S3C2410的控制器53。1.2 USB的应用53。1.3 无线路由器73。1。4 系统电源供电模块的设计73.1。5 五自由度机械臂模块83。1。6 舵机云台103.1.7 模拟机械臂模块103.2 硬件系统整体设计124 系统软件架构与控制模块间通信134。1 智能排障机器人控制系统软件设计134。1。1 编写leds指示灯驱动程序134。1.2 编写GPIO口驱动程序144.1.3 编写机械臂驱动程序144.1。4 系统控制模块间通信144.2 安卓手机应用软件设计154。2。1 软件功能的设计154.2。2 Socket与图像显示
3、165 系统测试175。1 系统测试平台的搭建175。2 系统测试步骤185。3 测试结果演示206 总结与展望226。1 总结226.2 展望22致谢23参考文献24附录125附录226基于MATLAB的橙子识别和计数研究电子信息科学与技术专业学生 孙娜娇指导教师 邹修国摘要：随着计算机技术的快速发展，当代农业的发展也越来越迅速.目前，国内外的人工水果识别鉴定能力均不能满足实际生产需求。因而，人们开始不断探索利用计算机自动识别水果的原理和方法，水果识别也因此成为国内外研究的热点。与传统计算机图像识别技术研究不同的是本课题以近年来热度较高的MATLAB作为研究平台，针对于球状水果，提出了以图像
4、特征灰度化为切入点，用小波去噪和中值滤波相结合的办法对图像进行预处理，以Sobel算子对图像作边缘检测，通过基于形态学的图像特征抽取与分析，最终用分水岭图像分割方法实现目标检测与计数。该课题充分利用了MATLAB平台在图像处理方面的优势，经过优化和调试，可以快速并且准确地分析出结果.关键词：MATLAB;形态学；分水岭算法Globular fruits identify and count based on MATLABStudent majoring in Electronic and Information Science and Technology YangYiTutor Zou Xi
5、uguoAbstract：With the rapid development of computer technology, modern agriculture gradually moving toward digital， precise and intelligent. Currently， artificial fruits recognition capabilities at home and abroad to identify the actual production can not meet demand。 Thus, people began to explore t
6、he principles and methods of using the computer automatically recognizes fruit， fruit recognition has also become a hot research。 With traditional computer image recognition technology is the subject of various studies in recent years to a high heat of MATLAB as a research platform for in globular f
7、ruit, put forward a grayscale image features as the starting point， using wavelet de-noising and median filtering combined approach of image preprocessing， in order to make the image Sobel operator edge detection， imagebased morphological feature extraction and analysis, and ultimately with the wate
8、rshed image segmentation methods to achieve target detection and counting. The subject MATLAB platform leverages the advantages of image processing， optimized and the debugger， you can quickly and accurately analyze the results。Key words：MATLAB;Morphology；Watershed algorithm引言 图像识别是数字图像处理中的一项关键技术，在图
9、像工程中占据着重要的位置。从颜色上图像分为彩色图像、灰度图像和黑白图像等。因此对数字图像的分析可以分为彩色图像分析和灰度图像分析.彩色图像包含大量信息有助于更准确地分析图像，但也正因为自身信息量较大所以对于机器性能要求较高并且不利于分析速度.灰度图像信息量小，但是如果只是简单地将彩色图像灰度化，那么可能将丢失大量有用信息,不利于图像分析的准确性。本文提出一种图像识别思路，它包含对感兴趣区域图像灰度化算法，对特定环境下的图像通过特定算法进行降噪及滤波,运用形态学原理的图像腐蚀、膨胀、重构，最后通过分水岭分割算法的改进算法实现水果个数统计。所以本课题对球状水果识别和计数研究具有重大意义。1论文概述
10、1.1课题研究目的和意义我国是果树大国,栽培历史悠久，资源丰富。水果生产作为一项新兴产业，在农业和农村经济发展中的地位已经十分重要，在很多地区己成为农村经济的支柱产业。纵观世界果园科技的发展，二十一世纪我国的果园也将从传统作业转化到以现代科学技术为基础的现代“集约持续果园”上来。果园的发展将全面地体现生产、经济、技术、社会和生态的可持续性。在水果分级方面，我国相继引进和开发了按大小和重量分级的分级设备，近几年国内也出现了基于机器视觉技术的水果分级设备。但是，进口设备价格昂贵,一般水果生产企业难以负担。而国产设备由于技术投入不够,与国外先进设备差距比较大.随着机器视觉技术的发展，国外也出现了将机
11、器视觉运用在水果分级系统上的相关研究，使得国外的水果分级分类系统的性能进一步提高，同时也进一步拉大了我国与国外在水果生产自动化的技术差距。由于我国的现状，如果不在水果产后处理上下功夫，我国的水果出口形势还会非常严峻，这就要求国内的研究者在水果分级技术进一步钻研,使我国的分级技术再上一个新台阶。将机器视觉（也称计算机视觉，图像处理）技术引入果园自动化，是解决该问题的有效途径之一。同时，基于机器视觉的水果自动化系统在水果流通过程也可提高自动化程度、降低劳动强度、增加收益提供快速、准确的检测手段。1。2水果识别研究现状上世纪80年代后期,由于计算机广泛生产，计算技术也广泛发展,针对于计算机视觉在各个
12、领域的的研究成果也日新月异。国外的很多学者在基于计算机视觉技术而提高水果的分级速度方面进行了研究，在理论和应用上有了较大进展，并取得了很好的经济效益。而我国的水果自动识别技术研究则较晚,仅始于90年代，而且当时从事水果自动分级系统研究的科研院还很少，研究成果也不是很显著，但那却为我国在水果分级方面的研究奠定了基础。按大小分类是水果识别的一个重要指标。应义斌研究了利用机器视觉技术精确检测水果尺寸方法1，章文英、应义斌等针对苹果的外形特征,应用苹果的最小外接矩形(MER)的尺寸表示横径和纵径,取得了较为理想的结果2，高华、王雅琴用傅立叶半径描述的方法测量水果的大小3,冯斌、汪懋华以苹果的自然对称形
13、态特征为依据,水果大小检测绝对测量误差最大为3mm4。果实形状是水果品质检测与分级的一个重要指标5,宁纪锋、何东健等利用图像形态学方法测量果实的形状，准确率很高，最高能达到91。4%6。赵静、何东健提出主要通过半径这个指标,利用人工神经网络对水果的形状进行识别和分级7.应义斌、景寒松等提出采用傅立叶变换与傅立叶反变换对来描述黄花梨的形状8。颜色也是水果检测的重要指标。冯斌、汪懋华通过对不同颜色等级的水果进行分析，进而对水果进行分级9。何东健、杨青等通过机器视觉自动检测苹果表面着色度，获取彩色图像，并将RGB值转换成HSI值，用合适色相值累计着色面积百分比进行颜色分级10。李庆中、张漫等确定了苹
14、果颜色特征的提取方法，利用遗传算法实现了多层前向神经网络识别器的学习设计11。在国外，机器视觉是70年代开始兴起的，它主要应用于卫星遥感和医学方面.它不仅是人眼的延伸，而且具有人脑的部分智能识别功能,具有速度快、信息量大、功能多、检测精度和效率高等优点。随着计算机、控制理论、模式识别、人工智能等技术的发展，机器视觉已广泛应用于军事技术、科学研究、医疗卫生、工农业生产、信息技术等领域.国外在利用机器视觉技术进行水果分类和计数已经取得较大的进展,国内尚处于探索阶段。目前,国外已研制出了商用水果自动化系统,并在生产上得到了应用。1.3课题主要研究内容（1)本文首先介绍了课题的研究背景及意义,对国内外的水果识别方面的研究应用现状进行了讨论，并重点对国内外水果分级技术研究现状进行了分析。(2）介绍了一些机器视觉领域基础的方法,提出了针对特定颜色的图像灰度化方法。（3)讨论了水果图像的预处理过程：小波去噪、中值滤波以及水果边界提取。利用小波去噪和中值滤波相结合的办法去除图像噪声。(4）讨论了水果图像的背景分割，针对水果识别生产线的实际情况，对几种不同的微分梯度算子进行边缘检测实验并对结果进行了对比分析。（5）基于形态学的腐蚀与重构最大化
