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文檔簡介
1、利用計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的自動篩選已經(jīng)得到一定程度的應(yīng)用。通過物體的形狀、紋理差異等特征值的差異,已經(jīng)實現(xiàn)了對大麥、小麥等不同種類物體的高效分選。通過物體二維彩色圖像的色彩分布、規(guī)格大小等信息實現(xiàn)了同類物體的品質(zhì)檢測與度量。然而,對于西瓜子這類不規(guī)則扁平狀顆粒體,由于其除具有規(guī)格較小、表面色澤分布不均勻等特征外,瓜子表面整體形態(tài)還具有一定的彎翹性,所以現(xiàn)有方法僅通過物體的大小、長寬比、表面色彩分布等特征,而沒有考慮到瓜子形態(tài)彎翹程度
2、的分選具有一定的局限性。
本文利用計算機視覺技術(shù)對瓜子等扁平顆粒體表面彎翹度特征的提取與表示進行了研究,提出了一種瓜子類扁平顆粒體表面彎翹性的表示方法,以解決當前瓜子類扁平顆粒體篩選時的特征域局限性問題。本文的主要研究內(nèi)容如下:
(1)根據(jù)課題的當前設(shè)計框架,對雙目立體視覺技術(shù)進行了研究,通過理論分析與實驗結(jié)果比較,提出了一種基于OpenCV的標定流程優(yōu)化方案,以提高立體攝像頭的標定精度與效率。
3、 (2)由于立體匹配結(jié)果將直接影響三維點坐標的計算,因此將待匹配的立體圖像對進行灰度直方圖均衡與去噪聲等預(yù)處理,以提高立體匹配精度。對現(xiàn)有立體匹配方法進行分析與實驗驗證,最終提出一種適合瓜子類扁平顆粒體的匹配方法。
(3)對三維重建后的點云數(shù)據(jù)進行分析,針對無匹配點而導(dǎo)致的瓜子表面孔洞問題,研究通過三角劃分的方法,對孔洞進行修補。通過對孔洞修補后的點云數(shù)據(jù)進行分析,提出了一種骨骼線與局部曲率尺度空間相結(jié)合的方法,來度量其彎
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