粮仓玉米抽样检测分级系统设计I摘 要在对玉米的品质进行检测时经常应用到的技术是机器视觉技术，此技术在当前的应用中已经逐渐成为最关键的检测方法之一。机器视觉技术由于受到图像处理技术的支持在玉米品质检测方面更加科学与专业，由此在以后的技术应用与发展中越来越有发展前途。本次毕业论文的研究研究对象是对玉米品质检测的方法进行考量，应用的主要研究技术与方法是数字图像处理法与机器视觉技术。在当前的发展过程中两种方式相互结合在对玉米品质进行筛选时的应用越来越来越广泛，此种方法检验的标准是是否具有准确性与实时性，并且能够对玉米的不同品质进行精准的检测与精细化的分级。在实际的玉米品质检测中重点检测两个部分分别是玉米的内在品质与外在品质，其中外部品质检测主要检测玉米的尺寸大小，玉米品质检测以表征玉米的长宽范围作为检测的关键指标。在玉米品质检测的过程中如何把控实时性这一原则在论文中进行了充分的探讨，采取的主要工作有试着将流水线与图像处理两种方法结合搭建出相应的实验台，进一步的将玉米品质的分级与检测速度提升。在对玉米的外形按照指数进行分级，与检测时主要应用的技术是机械视觉技术，这个过程中应用的方法有边缘检测法与颜色模型转换法。本次的设计是将研究的问题分模块进行，分别将分级视觉系统与玉米品质检测中的相应功能进行了模块划分，并对每项的功能进行了简单的阐述。在文中对系统标定模块进行了详细的研究与探讨，主要围绕着重点内容是求解过程、原理与进行标定时应用的方法。为了在对玉米外部品质检测的过程更为精确与方便，因此将检测的精度设计与标定出来。针对论文中对玉米像素尺寸的检测方法的需要将现有的最小外接矩形法进行升级与改变以适应本次论文的实际需求，在对样本玉米的尺寸大小进行详细的标定时，可以利用已经在系统模块中标记与设定好的参数。在对实际应用过程中参数的真实尺寸与实验得到的像素尺寸进行拟合，得到的拟合效果非常好，说明两者具有十分高的相关性。对全文工作进行总结以及对未来工作进行展望。关键词：玉米；图像处理；分级系统设计IIABSTRACTThe technology that is often used when testing the quality of corn is machine vision technology, which has gradually become one of the most critical detection methods in current applications. Machine vision technology is more scientific and profession...
