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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:吳縈蓁
研究生(外文):Wu, Ying-Jhen
論文名稱:水果影像辨識分級系統之建置—以番石榴為例
論文名稱(外文):The Construction of Image Identification system for fruit grading processes — An Example for Guava
指導教授:黃怡詔黃怡詔引用關係
指導教授(外文):Huang, Yi-Chao
口試委員:蘇泰盛黃鐘慶
口試委員(外文):Su, Tai-ShengHuang, Jhong-Cing
口試日期:2020-01-06
學位類別:碩士
校院名稱:國立屏東科技大學
系所名稱:工業管理系所
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:影像辨識水果分級非破壞性品質檢測快速檢測
外文關鍵詞:image recognitionfruit gradingnon-destructive quality testingrapid testing
相關次數:
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台灣的水果豐富多樣,除了自給自足外,外銷市場也是不容小覷,因此水果的分級是相當重要的,現今大多使用人工目測將水果依照外觀品質做分級,除了處理成本高之外,每個人主觀判別的標準也不依,因此本研究利用MATLAB撰寫處理程式,開發以影像辨識番石榴外觀的非破壞性品質檢測應用程式,目的在於將水果快速且有系統地分級,根據蒐集樣本設定特徵值,並找出判斷番石榴外部品質之標準。同時也探討拍攝番石榴樣本的實驗環境,實驗結果顯示在白色背景的自然光下所拍攝的初始影像,去除背景及影像辨識的效果相較於其他環境較佳,運用影像處理技術找出番石榴的特徵值,最後將判斷結果彙整成Excel紀錄表單,讓使用者能快速檢視缺點區域百分比,其經系統實際測量後,此辨識系統平均每判斷一張影像需花費4秒時間。除了提供農民一種快速檢測水果分級缺點的參考標準,而缺點的特徵值設定,可彈性地依據使用者的判別標準提高或降低特徵值,以達辨識分級的目的。提供消費者值得信賴的好品質,建立與塑造品牌蔬果形象,創造優質精緻化農業。
Taiwan's fruits are rich and diverse. In addition to being self-sufficient, the export market is also not to be underestimated. Therefore, the classification of fruits is very important. Today, most people use manual visual inspection to classify fruits according to their appearance quality. In addition to high processing costs, everyone is subjective. Discrimination standards are not adhered to, so this research uses MATLAB to write a processing program to develop a non-destructive quality detection application that uses the image to identify the appearance of guava. The purpose is to quickly and systematically classify fruits, set characteristic values based on collected samples, and Find out the criteria for judging the external quality of guava. At the same time, the experimental environment for taking guava samples is also discussed. The experimental results show that the initial image was taken under natural light with a white background, the effect of removing the background and image recognition is better than other environments. Use image processing technology to find out the guava's Feature values, and finally, the judgment results are aggregated into an Excel record form, allowing users to quickly view the percentage of defective areas. After the system actually measures, the recognition system takes an average of 4 seconds to judge each image. In addition to providing a reference standard for farmers to quickly detect the shortcomings of fruit grading, the characteristic value setting of the shortcomings can flexibly increase or decrease the characteristic value according to the user's discrimination criteria to achieve the purpose of identifying and grading. Provide consumers with trusted good quality, establish and shape the brand's image of fruits and vegetables, and create high-quality and refined agriculture.
摘要 I
Abstract II
謝誌 IV
目錄 V
圖目錄 VII
表目錄 XI
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究限制 2
1.4論文架構與研究流程 3
第二章 文獻探討 5
2.1影像辨識的應用 5
2.2色彩模型的應用 9
第三章 研究方法 13
3.1研究流程 13
3.2實驗設計 14
3.3色彩模型 22
3.4影像處理技術 26
3.5形態學 29
第四章 研究結果 38
4.1實驗組合結果分析 38
4.2第一階段去背處理 43
4.3第二階段缺點判別 46
4.4影像辨識流程 50
4.5研究結果小結 52
第五章 結論與建議 54
5.1研究結論 54
5.2未來研究建議 54
參考文獻 56
附錄、MATLAB測試程式碼 60
參考文獻
中文部分
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英文部分
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