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1、水果分拣平台开发设计基于树莓派机器视觉开发水果分拣平台的开发设计 基于树莓派的机器视觉开发摘要我国作为世界数一数二的农业产品生产大国，在国际农业贸易市场上的销售额却低于美国、英国等发达国家。在一段时间内，这令人非常感到困惑，在经过农业与市场的专家学者调研后发觉，其背后的缘由是，我国的水果在成熟后，缺乏相应配套的批量处理设施，特殊是分拣部分，尚未完全实现自动化流水线作业。在此领域我国长期依靠手工作业，靠着大量的一般工人来对水果进行分类。而随着市场的改变，当前的分类要求也越来越细致，从传统的仅仅根据水果类别分类，如今已经起先根据水果的大小、个头、颜色饱和度等更具有特性化的指标来区分，这使得针对农业
2、果类自动分拣平台显得日益迫切。结合当前国内外水果分拣的探讨现状，本设计实现了基于树莓派机器的视觉开发，可以在水果分拣平台上得到很好的应用。关键词：机器视觉； 水果分拣；分类；树莓派 Development and Design of Fruit Sorting PlatformDevelopment of Machine Vision Based on Raspberry PiAbstract Abstract: As the worlds leading agricultural production country, Chinas sales in the international ag
3、ricultural trade market are lower than those in the United States, Britain and other developed countries. For a period of time, this was very confusing. After investigations by experts and scholars in agriculture and the market, it was found that the reason behind it is that after the fruits of our
4、country mature, they lack the corresponding batch processing facilities, especially the sorting part. , Has not yet fully realized automated assembly line operations. In this field, China has long relied on manual work, relying on a large number of ordinary workers to classify fruits. With the chang
5、e of the market, the current classification requirements are becoming more and more detailed. From the traditional classification based on fruit categories, they have started to distinguish according to more personalized indicators such as the size, size, and color saturation of fruits. It makes the
6、 automatic sorting platform for agricultural fruits appear increasingly urgent. Based on the current research status of fruit sorting at home and abroad, this design realizes the visual development based on the Raspberry Pi machine, which can be well applied on the fruit sorting platform Keywords: M
7、achine vision; Fruit sorting; Classification; Raspberry pie书目 1 绪论 . 2 1.1 探讨意义及背景 . 2 1.2 国内外探讨现状及发展趋势 . 3 1.2.1 国外探讨现状 . 3 1.2.2 国内探讨现状 . 4 1.3 本文的主要内容与章节支配 . 4 2 系统框架设计 . 5 2.1 系统总体设计 . 5 2.2 系统硬件架构 . 6 2.2.1 树莓派简介 . 7 2.2.2 摄像头 . 9 2.2.3 笔记本计算机 . 11 2.3 系统软件平台的构建 . 12 2.3.1 笔记本计算机软件平台 . 12 2.3.2
8、 树莓派软件平台 . 12 2.3.3 Open Cv 概述 . 13 2.4 本章小结 . 14 3 图像的采集与预处理. 14 3.1 水果图像的采集 . 14 3.2 水果图像的预处理 . 15 3.2.1.图像灰度化 . 16 3.2.2 图像二值化 . 17 3.3 本章小结 . 18 4 水果实时分类算法的实现 . 18 4.1 水果图像轮廓提取 . 19 4.2 水果特征提取 . 20 4.3 水果实时分类算法的设计 . 21 4.3.1 决策树算法 . 22 4.3.2 基于决策树的水果实时分类算法实现 . 22 4.4 本章小结 . 24 5 测试与结果分析 . 24 5.1
9、 水果分类功能测试 . 24 5.2 水果分类性能测试 . 255.3 本章小结 . 26 6 总结与展望 . 26 6.1 总结 . 26 6.2 展望 . 27 参考文献 . 27 致谢 . 错误! ! 未定义书签。附录 1 . 28 核心程序代码 . 28 附录 2 . 33 5 种水果效果图 . 331 1 绪论1.1 探讨意义及背景 我国始终是世界上水果种植产量排名较前的农业生产大国，自 20 世纪 90 年头后，由于大面积的化肥的运用我国的水果收获量始终处于世界前列。但由于工业的发展起步不够领先，相比于欧洲等老牌工业国家我国的水果成熟后加工技术，配套的处理技术，始终处于一个较低的水
10、平。也正是因为这种缘由，始终无法在国际贸易市场获得优异的表现1。在 2018 至 2019 年，我国的生鲜苹果的出口量就有 168 万吨，而同比我国的果实产量却远高于此，除了部分果实是干脆内销外，还有许多果实干脆成为损耗成本了，因为我国始终采纳人工的采集流水线作业，对比国外的全自动机械化流水线，我国的果实产业竞争力落后明显。在我国，果实从田地收获到包装出售，每一步均依靠技能成熟的工人手工作业，即使工人们均接受了肯定程度的训练，拥有比较高的效率，但是在分类与打包环节，依旧耗费了大量的生产时间，这倒是数量巨大的生鲜果实腐烂变质失去了食用价值。而随着人们对个人美食生活质量的追求，人们购买水果除了在原
11、有的种类维度上，还更加关注色泽、饱和度、尺寸等更加细分的维度，这些元素的增加，无疑给人工分类的难度又提升了一个台阶，势必导致效率进一步的下降，收获果实的有效产值更加低下。为了改善这种不良的竞争状况，我国始终在把提升果实产业的效益，降低损耗作为探讨发展的主要方向。我国目前已经普遍可以购买到机械分类设备主要是依靠物体的重量来进行分类，明显，针对果实产业这种须要精细分类的状况，面对的问题与预想状况存在较大差距。针对这种详细的状况，有专家学者从视觉探讨方向的角度提出，可以以图像的应用处理技术为理论基础，将原本应用于机器视觉领域的图像识别技术，移植应用到水果分拣领域，通过上述理论基础建立起依靠机器视觉的
12、自动化果实分类系统。该系统在一般状况是通过高清摄像头作为原始数据采集模块，采集果实或者其他物件的图像信息，然后传送后台的实时图像数据分析处理模块，得出原有的图像信息，将水果的像素分布状况、水果的外形特征数据、果皮的颜色饱和度数值、整体尺寸的大小等高维信息进行特征提取与数据处理，通过肯定的映射关系将其转变为机器可以识别的数字化信号，从而让机器可以对这些图像有一个相识分类的前提，在获得大量特征数据后，我们利用高性能的服务器算力，对这些特征进行下一步的处理，最终使得机器能自动学习到某些特征与一类水果的归属关系，从而为一步流水线上的机械手分拣操作，打下基础。将前者与机械手系统联合起来，整个系统就可以实
13、现无人值守的自动化操作方式，流水线作业分拣水果，最大程度的降低收获果实的等待出库时间，显著提高了分拣效率。国外已经有成熟的分类产品，但是此类设备进口价格特别昂贵，除了国内的小农户无法担当其价特别，还存在一旦出现问题的时候，会面临无人维护的麻烦局面。针对我国特有的小农户种植园的农产品自动化加工的需求，我们在探讨了很多专家学者的论文和调研了实际市场状况后，对水果自动识别系统的探讨开发工作，目的是希望能解决我国小农户种植园的痛点需求，胜利设计出一款成本相对低廉，工作环境耐受度高，且分类效果好，识别率有肯定保障的水果自动实时分类系统。系统硬件选择树莓派平台与树莓派匹配的专用摄像头，结合本文设计的水果实
14、时分类算法，实现多种水果的实时分类，系统在完成分类后将结果通过 USB 串口发送处理数据，运用更加统一化的 USB 口替代老旧的串口，除了可以提高信号的传输稳定性外，还可更加便利的适配不用的机械模块，便于后续的干脆分类或是更困难切割操作。通过模拟试验与测试，本文设计的水果分类系统面对常见的多种水果，能实现 100%识别的精准分类。1.2 国内外探讨现状及发展趋势 机器视觉被应用的范围特别之广，从农业到工业领域都有很大的应用面。正因为如此，世界上很多国家与地区都在此领域投入了巨大的人力与物力进行发展，并实现了一些成果，总体上来过，国外的老牌工业国家在此领域的整体技术是大幅领先于国内同期的发展水平
15、。早在 20 世纪 60 年中期，以欧美国家，特殊是美国为首的高技术发达国家已经起先着手这方面的科学探讨，其中美国学者罗伯兹在此方面的探讨最为深化。因此，发达国家基于机器视觉的产业已经发展得非常完备，他们在各种困难物体的识别上、机械部分的联动上，均有了一段时间的成熟应用。国外厂商推出的基于机器视觉的分拣系统具有噪音小、功耗低、机械手操作精准、物体识别精度高等优势，而同期国内的发展，仍处于探讨发展初期，与顶尖的国际水准仍持有的不行忽视的差距，其主要难点在于，视觉模块的识别精度不够高，对图像的处理算法不够先进。所以我们机器视觉上的探讨，对推动机器视觉的分拣技术的发展很有意义。1.2.1 国外探讨现
16、状 目前，国外对机器视觉的探讨现状已经逐步从试验理论走向了工厂实践，他们已经有了特别多的型号的成熟产品。其实以美国、日本、意大利为第一批队。例如英国的基恩士厂商，其机器视觉的实现不仅依靠于传统的图像识别，还增加光电感应与近距离接触感应，其销售产品遍布全球。意大利爱乐备公司推出的基于三维视觉的机械手臂同样具有特别高的技术水平，能够实现的全方位多角度的物料获得，在国际上属于领先水平，可以规划完成困难多样的取件操作。，美国的康耐视公司更是机械领域的头部公司，公司旗下的视觉识别部门，专攻用于实现高精度、低误差的分类视觉系统。1.2.2 国内探讨现状 由于我国的步入工业时代比较晚，早期时候，我国的生产力主要以仿照制造为主，故在机器视觉技术上投入比例不大，探讨的起步时间比较晚，相比于国外的状况，我国由于受一些历史局限性的影响，在此领域起步较晚，直到 20 世纪 90 年头才起先在这个领域投入资金与人力进行探讨。而在探讨初期，绝大部门探讨单位主要集中在一流高校的试验室，其中主要以哈尔滨工业高校为.