本論文主要探討在白光光源下利用彩色攝影機辨識咖啡顏色與外型，並判斷其品質之優劣。利用影像處理技術獲得樣本在各色彩平面與影像形態學上的參數，找出待測物之間影響值最明顯之參數。最後運用選擇器結合倒傳遞類神經網路建立咖啡豆優劣之判別系統。
不同色標下包括 (RGB),(HSV)﹐(HSI),(HSL)取出最佳顏色分類參數系統，建立達到能將顏色訊號判別提取之選擇器，再運用影像形態學方法擷取周長、面積、離質心長軸、離質心短軸、圓滑率、掃描器高峰出現次數、掃描器低峰出現次數等參數作為類神經系統特性參數，選用倒傳遞類神經學習的方式達成判斷形狀差異。
顏色判別部分在實驗組上可達到100%的成功率，倒傳遞類神經訓練網路在實驗對照組上目前有98.3%的辨識成功率，實驗結果證明可以利用影像處理模式達到高準確辨別率的咖啡豆優劣判別。

In order to classify the quality of coffee seeds, the thesis mainly discusses the system parameters collected then using color camera to recognize the color and the shape of coffee under the wavelength of white light. To obtain the parameters of samples we use image processing technology on image morphology. Finding out these parameters which have the biggest impact between these analytes. By means of combining selectors with back propagation artificial neural network, we construct a discrimination system to classify the qualiy of coffee seeds.
Sketching the best color classification parameters system by using different chromaticity to coordinates such as (RGB), (HSV), (HSI), (HSL). Setting up a selector which can identify and collect color signals. Collecting parameters such as circumference, area and major axis from the center of mass.Minor axis from the center of mass, sleek rate, the number of selectors’ peak and bottom by using image morphology.Then using the method of learning back-propagation artificial neural network to classify the difference of shape.
The part of color identification can achieve 100% success rate in experiment group. Artificial neural training network have 98.3% of identification success rate in experiment control group. Based on the analysis of experimental results, we could prove image processing mode which has a high accurate identification rate to classify the quality of coffee seeds. Therefore, the identification method of this system can set up parameters of screening and other functions automatic to distinguish the quality of coffee seeds.

中文摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iii

目錄 iv

表目錄 vi
圖目錄 vii
一緒論 1
1.1前言 1
1.2 研究目的 1
1.3論文架構 2
二、文獻探討 2
2.1咖啡豆品質定義 2
2.1.1咖啡豆品種 4
2.1.2 咖啡生豆的特性與採收 5
2.2彩色空間 6
2.2.1RGB色彩模型(RGB color model) 6
2.2.2HSI色彩模型 7
2.2.3HSV色彩模型 8
2.2.4HSL色彩模型 9
2.2.5 RGB轉換色彩與亮度公式 9
2.3光與視覺 11
2.3.1色彩學 12
2.3.2配色函數 13
2.3.3 XYZ 表色系統 14
2.3.4均等色度圖 15
2.4影像處理之應用 17
2.4.1影像處理之基本原理 17
2.4.2 空間影像特徵表示 18
2.4.3輪廓 18
2.4.4長條圖 19
2.4.5統計平均值 20
2.4.6 點處理運算 21
2.5影像處理系統於農產品上之文獻探討 22
2.6類神經網路 23
2.6.1類神經元數學模型 24
2.6.2 類神經網路架構 26
2.6.3類神經學習方式 26
2.6.4 倒傳遞類神經網路 27
三、 材料與方法 29
3.1 研究設備 29
3.2實驗樣本 33
3.3實驗方法 34
四、結果與討論 37
4.1 顏色影像處理之分析 37
4.1.1 影像處理之結果 37
4.1.2樣本強度各色彩平面之灰度平均值 39
4.1.3樣本在各色彩平面上灰階強度結果分析 44
4.1.4二值化面積分布比 44
4.2咖啡豆外型辨識優劣 47
4.2.1神經元擷取方法 47
4.2.2神經元資料彙集 56
4.3 倒傳遞類神經學習 58
4.3.1網路參數設定 58
4.3.2網路訓練結果 58
4.3.3 網路分析結果 61
4.3.4 網路輸出整數化 62
五、結論與未來展望 63
5.1結論 63
5.2未來展望 63
參考文獻 65

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