研究生开题报告精选.ppt

基于LabVIEW Vision 的加工番茄外部缺陷在线检测系统设计与研究 专 业：农业电气化与自动化 研究方向：智能化检测与自动控制技术 汇报提纲 研究意义和背景 国内外研究现状 研究内容和目标 研究方案及技术路线 预期研究成果和创新点 现有条件和准备工作 研究进度和时间安排 图 1 2006-2013年全球加工番茄产量 1.世界第三大加工番茄种植区，占全球总产量的9.6% 2.番茄产业已成新疆经济发展的支柱产业之一。 研究背景及意义 研究背景及意义 难以实现大规模工厂化的需要 研究背景及意义  相比VB、C++和Matlab等应用软件，IMAQ Vision是一个功能强大的函数库，提供了在LabVIEW平台上开发机器视觉系统所需要的各种子程序，采用图形化的语言编写程序，无需编写繁琐的程序代码，能缩短开发周期。 研究背景及意义 机器视觉技术在农产品检测中的应用现状 国内外研究现状 国外已研制出了以机器视觉技术为基础的商用的水果自动分级系统并在生产上得到了应用。 国内在应用机器视觉进行水果品质检测与分级大部分是建立在静态条件下的,尚不能满足水果商品化处理生产对检测过程的高速实时的要求。 国内外研究现状 1.搭建在线图像采集硬件系统 重点研究不同光照条件和背景，对番茄图像采集的影响，选出适合番茄检测的光照条件和背景。 2.系统图像处理研究 重点研究多种图像底层处理算法，如图像二值化、图像噪声去除和图像背景分割等，以更好的识别虫眼和果梗端部等不易识别区域，实现加工番茄快速分级。 研究内容 3.系统软件设计 采用虚拟仪器开发平台LabVIEW及图像处理软件包IMAQ Vision，开发能完成实时在线条件下加工番茄外部缺陷检测的软件系统，包括文件模块、图像采集模块、图像处理模块、特征提取模块和分级模块等。 研究内容 4.系统整体调试及试验 搭建图像采集与处理系统，在线调试系统并试验。通过分析研究试验结果，以验证算法的正确性及系统的可靠性和稳定性，为下一步研制加工番茄外部缺陷实时检测与分级生产线做准备。 研究内容 搭建基于LabVIEW Vision加工番茄外部缺陷图像采集与处理系统，对系统进行在线调试和试验，最终研究设计一套移植性强、稳定性高能够推广应用于其它农产品在线检测分级系统。 研究目标 调研和查阅资料，拟定检测系统初步方案； 分析各因素对图像采集的影响； 搭建图像采集系统及系统软硬件调试； 在线调试及试验，验证系统的准确性和可靠性。 研究方案 技术路线 采用LabVIEW Vision设计搭建图像采集与处理系统，用于加工番茄外部缺陷检测，能够工厂化在线检测剔除外部缺陷的加工番茄。 创 新 点 搭建一套加工番茄外部缺陷在线检测系统; 设计出一套移植性强的基于LabVIEW Vision的图像采集与处理的软件系统； 发表论文1-2篇。 预期研究成果 高光谱成像系统 工作基础 前期做了基于LabVIEW籽棉残膜分离装置测试系统设计与试验，对LabVIEW软件有了一定的掌握； 前期参与了加工番茄高光谱图像采集试验，对光源选取及安装位置和光照背景选择进行了一定的了解； 在原有的学习基础上，结合研究内容实际情况，对LabVIEW Vision及图像处理算法进行了学习，并对相关算法进行了了解。 工作基础 硬件条件：实验台式机一台、工业相机一部、图像采集卡一块、IEEE1394火线一根以及铝型材若干。 软件条件：LabVIEW 及NI公司图像处理软件包IMAQ Vision 实验条件：兵团农业机械重点实验室（农产品检测与分级实验室）为试验提供了试验场所。 工作条件 进度 任务 2013年 2014年 2015年 8-9 10-12 1-3 4-6 7-9 10-12 1-3 4-6 查阅相关的研究资料和应用资料 整理资料，撰写研究综述 撰写开题报告 调试数据采集，数据处理及算法修正 小论文，大论文的撰写 请专家及导师评阅论文 整理答辩材料进行答辩 研究进度和时间安排 * *