水果品质自动分级的机器视觉系统—外文翻译学士学位论文

电气信息工程学院 毕 业 设 计 外 文 翻 译 英文名称：Precision study of a coordinate measuring machine using several contact probes 中文名称： 水果 品质自动分级的机器视觉系统 专 业： 电子信息工程 姓 名： 班级学号： 原文出处：J. Blasco; N. Aleixos; E. Molt.Machine Vision System for Automatic Quality Grading of Fruit. Biosystems Engineering (2025) 85 (4), 415–423;二〇一五 年 四 月 二十 日水果品质自动分级的机器视觉系统原文来源：J. Blasco; N. Aleixos; E. Molt.Machine Vision System for Automatic Quality Grading of Fruit. Biosystems Engineering (2025) 85 (4), 415–423;摘要水果和蔬菜，通常以批次的形式提供给消费者消费。而水果的均匀性和外观对消费者的决策有着重大的影响。由于这个原因，农农产品的展现无论是在田地里还是在最后流向消费者的不同阶段，都会被处理，而且通常是朝着同类产品的清洗和分类方面来进行的。该项目的 ESPRIT3，参考 9230。集处理，检查和包装水果和蔬菜于一体的综合系统（英文简写 SHIVA）形成了一种自动、无损检测和处理的水果的机器人系统。本文的目的是报告在 Valenciano de Investigaciones Agrarias 讨论所讨论的对桔子，桃子，苹果品质进行实时测评而进展起来的机器视觉技术，并评估该技术在下列质量属性：大小，颜色，茎的位置及外部瑕疵检测中的效率。此种分解讨论，在贝叶斯判别分析的基础上，使用并且允许水果因背景不同而精确的进行区分。因此，尺寸的确定性恰当的得到了解决。水果由此系统测出的颜色，和目前被用作标准的色度指标值非常吻合。在茎块的定位和瑕疵的检测中也取得了良好的效果。该系统在用大批量苹果进行在线测试分级后也取得了很不错的表现，并且并在缺陷检测和规模估量中分别取得了 86％和 93％的重复一致性。此系统的准确性和可重复性和人工分级几乎一样。1.简介机器视觉在水果和蔬菜检验中的应用在最近几年有所增加。如今，世界各地的一些制造商生产按水果大小，颜色和重量进行水果前期分级的分拣机。然而，市场不断地要求更高质量的产品，因此，其他功能已经进展来提高机器视觉检测系统（例如茎定位，确定主，副皮肤的颜色，检测污点）。大小，是第一个与质量有关的参数，已经通过使用机器视觉测量周长或直径其中任一种得到了测量（陶等，1990;Varghese ...