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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林政宏
研究生(外文):Cheng-Hung Lin
論文名稱:觀賞葉材外觀品質影像檢測之研究
論文名稱(外文):Study on Image Inspection of Ornamental Leaf Appearance
指導教授:盛中德盛中德引用關係
指導教授(外文):Chung-Te Sheng
口試委員:林達德黃惠藩謝禮丞謝廣文
口試日期:2011-07-20
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:生物產業機電工程學系所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:機器視覺品質檢測觀賞葉材
外文關鍵詞:Machine VisionInspectionOrnamental leaves
相關次數:
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本研究的目的為研發葉材外形品質的影像檢測方法,檢測葉材的邊緣瑕疵與葉內蟲咬孔洞,檢測對象包含黃椰子葉、山蘇葉與電信蘭葉。由於此三種葉材外形特殊,呈現連續的內凹和外凸曲綫,欲以一般的外形檢測方法檢測其邊緣瑕疵有其困難度,本研究參考並修改火鶴花的外形檢測方法,使之適用於本研究上。
在邊緣檢測部份,先沿著葉緣輪廓計算以取得凹凸變化的關鍵點,再利用葉緣瑕疵處,凹凸特徵在小範圍內反複出現的特性,將之與葉材自然外形的凹凸變化作區分,即可檢測出葉緣瑕疵。
孔洞檢測方面,電信蘭葉本身具有自然孔洞,直接辨識葉內孔洞會導致誤判。由於自然孔洞與蟲咬孔洞的面積相差甚遠,在作檢測時,只要設定門檻值,排除面積大於門檻值的孔洞,即可鎖定蟲咬孔洞。


The main objective of this research is to study the image detection method of the quality of appearance of leaf material. The detection item includes the edge defect of the leaf material and pore within the leaf bitten by insects. The detection targets include yellow butterfly palm leaf, asplenium leaf and window plant leaf. Moreover, since the appearances of these three leaf materials are very special, that is, they usually show continuously concave and convex curve, hence, it would be very difficult to use general appearance detection method to detect the edge defect, however, this research has referred to and modified the appearance detection method of anthurium to make it applicable to this study.
In the edge detection aspect, calculation is made first along the profile of leaf edge to get key point of concave and convex change, then through the use of the characteristic of repeated emergence of concave and convex characteristic within small range at the defective part of the leaf edge, it is then distinguished from the concave and convex change of natural appearance of leaf material, and the defects at the leaf edge can then be detected.
In the pore detection aspect, window plant leaf itself has natural pole, hence, direct identification of the pore within the leaf will lead to wrong judgment. Since there is large area difference between natural pore and the pore bitten by insects, during the detection, only threshold value needs to be set up to exclude pores with area larger than the threshold value, and the pore bitten by insects can then be locked in.


誌謝........................................................I
摘要.......................................................II
ABSTRACT..................................................III
目錄.......................................................IV
表目錄....................................................VII
圖目錄...................................................VIII
第一章 前言.................................................1
1-1 研究動機................................................1
1-2 研究目的................................................3
第二章 文獻探討.............................................4
2-1機器視覺.................................................4
2-2 數位影像................................................4
2-2-1 色彩模型..............................................5
2-2-2 影像二值化............................................6
2-2-3 影像邊緣檢測..........................................7
2-3機器視覺在農業上之應用...................................9
第三章 材料與方法..........................................15
3-1 實驗設備...............................................15
3-2 實驗方法...............................................18
3-3 葉緣缺口判斷方法.......................................20
3-3-1 缺口判斷方法.........................................20
3-3-2 距離計算.............................................22
3-3-3 缺口判斷方法改良.....................................22
3-3-4 決定輪廓線的起始點...................................26
3-3-5 連接輪廓線...........................................30
3-3-6判斷缺口方法驗證......................................36
第四章 結果與討論..........................................46
4-1 CCD精度計算............................................46
4-2 葉緣檢測方法的參數探討.................................46
4-3 實驗結果...............................................51
4-3-1 黃椰子葉檢測結果.....................................53
4-3-2 電信蘭葉檢測結果.....................................55
4-3-3 山蘇葉檢測結果.......................................57
4-4 程式運算時間...........................................61
4-4-1 葉材檢測時間.........................................61
4-4-2 提升運算速率的探討...................................62
第五章 結論與建議..........................................68
5-1 結論...................................................68
5-2 建議...................................................71
參考文獻...................................................72
附錄A 葉材檢測數據.........................................76


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