[1]丁竹青,李晓良,张若宇,等.基于LabVIEW Vision的加工番茄表面霉斑缺陷检测[J].江苏农业科学,2015,43(05):302-306.
　Ding Zhuqing,et al.Study on mildew defect detection of processing tomato based on LabVIEW Vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(05):302-306.
点击复制

基于LabVIEW Vision的加工番茄表面霉斑缺陷检测()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第43卷
期数:
2015年05期
页码:
302-306
栏目:
质量安全与检测分析
出版日期:
2015-05-25

文章信息/Info

Title:
Study on mildew defect detection of processing tomato based on LabVIEW Vision
作者:
丁竹青;  李晓良;  张若宇;  坎杂;  李硕
石河子大学机械电气工程学院/新疆生产建设兵团农业机械重点实验室，新疆石河子 832003
Author(s):
Ding Zhuqing; et al
关键词:
LabVIEW Vision; 机器视觉; 图像处理; 表面缺陷; 霉斑检测
Keywords:
-
分类号:
S24；TP391
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
以LabVIEW编程系统为软件开发平台，结合视觉开发工具包IMAQ Vision，开发了识别加工番茄表面霉斑缺陷的检测系统。该系统采用图像灰度增强、阈值分割、填充、形态学处理、粒子分析等算法对霉斑图像进行处理和分析。试验结果表明，该LabVIEW机器视觉检测系统可准确检测加工番茄表面霉斑缺陷，且系统性能稳定可靠，为进一步开发加工番茄表面缺陷在线检测系统奠定了基础。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］曹宇光. 新疆生产建设兵团番茄产业发展战略研究［D］. 大连：大连理工大学，2008.
［2］新疆番茄酱出口百余国家和地区出口贸易量居世界之首［EB/OL］. ［2014-06-15］. http：//www.foods1.com/content/1552775/.
［3］柏文莲，朱文. 番茄酱罐头霉菌污染的防止及其质量控制［J］. 现代化农业，2000(2)：20-21.
［4］王帅. 新疆加工番茄生长及加工过程污染霉菌的分类与鉴定［D］. 乌鲁木齐：新疆农业大学，2011.
［5］黄玲，蒋刚强，王帅，等. 新疆番茄生长及其果实加工过程中霉菌污染的监测［J］. 新疆农业科学，2011，48(8)：1458-1464.
［6］李细平. 技术壁垒对我国番茄出口的影响及对策［D］.长沙：湖南大学，2007.
［7］王树文，张长利，房俊龙. 基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究［J］. 农业工程学报，2005，21(8)：98-101.
［8］王树文. 计算机视觉技术在农产品自动检测与分级中的研究［D］. 哈尔滨：东北农业大学，2002.
［9］冀荣华，祁力钧，傅泽田. 机器视觉技术在精细农业中的研究进展［J］. 农机化研究，2007(11)：1-5.
［10］贾小丽. 基于LabVIEW的微型电感器生产装备视觉检测系统的研究［D］. 广州：广东工业大学，2008.
［11］白雨. 基于LabVIEW和IMAQ Vision的晶体生长检测系统［D］. 西安：西安工业大学，2012.
［12］李彦峰，王春耀，王跃东，等. 水果表面缺陷检测研究——基于NI Vision Assistant和IMAQ Vision［J］. 农机化研究，2013(7)：62-65.
［13］Klinger T. Image processing with LabVIEW and IMAQ Vision［M］. America：Prentice Hall Professional，2003.
［14］岳晓峰，权海生，杜微. 基于虚拟仪器技术的活塞表面字符识别［J］. 机械工程师，2005(12)：26-28.
［15］Nicolai B M，Lotze E，Peirs A，et al. Non-destructive measurement of bitter pit in apple fruit using NIR hyperspectral imaging［J］. Postharvest Biology and Technology，2006，40(1)：1-6.
［16］刘金桥，王春耀，吴金强，等. 基于LabVIEW和IMAQ Vision的农产品颜色识别研究［J］. 农机化研究，2009(3)：50-52.
［17］Qin J W，Burks T F，Zhao X H，et al. Development of a two-band spectral imaging system for real-time citrus canker detection［J］. Journal of Food Engineering，2012，108(1)：87-93.
［18］张立华. 基于计算机视觉的芒果表面缺陷检测方法研究［D］. 南宁：广西大学，2006.
［19］王燕，林苏斌，缪希仁. 基于LabVIEW的机器视觉在玻璃缺陷检测中的运用［J］. 工业控制计算机，2011，24(4)：75-77.

相似文献/References:

[1]周洪刚,康敏.基于机器视觉的成熟柑橘自动识别研究[J].江苏农业科学,2013,41(06):380.
　Zhou Honggang,et al.Research on automatic recognizing of mature oranges based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(05):380.
[2]赵建敏,赵忠鑫,李琦.基于Kinect传感器的羊体体尺测量方法[J].江苏农业科学,2015,43(11):495.
　Zhao Jianmin,et al.Sheep body size measurement method based on Kinect sensor[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(05):495.
[3]申爱敏,霍晓静,王文娣,等.基于机器视觉的核桃仁大小自动分级技术[J].江苏农业科学,2016,44(09):383.
　Shen Aimin,et al.Automatic size classification technology of walnut kernel based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(05):383.
[4]梁培生,孙辉,张国政,等.基于主成分分析和BP神经网络的蚕蛹分类方法[J].江苏农业科学,2016,44(10):428.
　Liang Peisheng,et al.Study on classification of silkworm chrysalis based on principal component analysis and BP neural network[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(05):428.
[5]赵建敏,薛晓波,李琦.基于机器视觉的马铃薯病害识别系统[J].江苏农业科学,2017,45(02):198.
　Zhao Jianmin,et al.Design of potato disease identification system based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(05):198.
[6]罗匡男,彭琳,齐伟恒.基于机器视觉的三七叶片病斑识别[J].江苏农业科学,2017,45(24):209.
　Luo Kuangnan,et al.Recognition of Panax notoginseng leaf diseases based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(05):209.
[7]刘航,郭俊先,王勇,等.基于机器视觉核桃大小分级系统的软件设计[J].江苏农业科学,2018,46(04):194.
　Liu Hang,et al.Software design of walnut size grading system based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(05):194.
[8]蔡建,周军,史建新,等.基于机器视觉的核桃仁分级方法[J].江苏农业科学,2018,46(05):158.
　Cai Jian,et al.Walnut kernel grading method based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(05):158.
[9]侯占峰,田海清,刘超,等.基于多信息融合技术的河套蜜瓜品质评价[J].江苏农业科学,2018,46(06):159.
　Hou Zhanfeng,et al.Quality evaluation of Hetao muskmelon based on multi-sensor information fusion[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(05):159.
[10]文怀兴,王春普,黄正祥.基于机器视觉的温室大枣表型特征测量[J].江苏农业科学,2018,46(06):182.
　Wen Huaixing,et al.Measurement of phenotypic characteristics of jujube in greenhouse based on machine vision[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(05):182.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2014-07-19
基金项目：国家农业科技成果转化资金(编号：2009GB2G410429)；教育部重点项目(编号：208166)。
作者简介：丁竹青(1989—)，男，安徽安庆人，硕士研究生，主要从事农产品智能化检测与分级技术研究。E-mail：dzq_shzdx@163.com。
通信作者：坎杂，教授，主要从事农牧机械装备研究。E-mail：kz-shz@163.com。
更新日期/Last Update: 2015-05-25