水中成堆草莓力学特性试验研究

针对草莓柔嫩易受机械损伤的问题,提出一种减损方法,即将成堆新鲜草莓置于水中辅助机械加工作业而避免损伤的方法,并对草莓物理参数和压缩力学特性进行试验研究。试验得到不同质量的中型果草莓尺寸差异性不大,其中大规格草莓形状较中小规格草莓更接近球形。压缩试验表明:成堆草莓置于水中,水面以下第2层可能受到的最大挤压力0.26N;当草莓变形量在允许范围内即小于1mm范围内变形时,所需压缩负荷远远大于0.26N,故草莓置于水中可有效防止机械作业时的挤压损伤;在变形量为1mm时,草莓刚度总体偏小,均小于0.2 N/m。研究结果可为草莓深加工机械设计提供参考。

草莓重量和形状图像特征提取与在线分级方法

针对草莓在采后分级生产中存在分级规格不一和效率低下等问题,提出一种基于机器视觉技术的草莓重量与形状分级方法。利用阈值分割法检测草莓果实,提取果实周长和面积参数,通过多元线性回归分析建立草莓重量分级模型;提取果实的低频椭圆傅里叶系数作为形状特征参数,并对支持向量机进行训练,建立草莓形状分级模型。选用200个草莓样本进行试验,结果表明:重量分级正确率为89.5%,形状分级正确率为96.7%,平均运算时间分别为64ms和39ms。试验验证了该方法的鲁棒性和实时性。

基于改进Lucas-Kanade的亚像素级零件图像配准

针对工业应用中零件图像配准存在的光照变化和纹理稀少的难题,提出了改进Lucas-Kanade的亚像素级零件图像配准算法。首先根据光照变化和几何变换模型构建了模板与待配准图像间的非线性最小二乘函数;然后依据两幅图像的方向向量一致性和边缘特征为函数添加权重,以减少冗余像素点;最后应用Levenberg-Marquardt(LM)算法解算函数最优解,以实现精确图像配准。使用500幅待配准图像进行实验,结果表明该算法对缺少纹理的零件具备光照不变性、配准正确率高且达到亚像素级精度,能够满足工业应用的鲁棒性和精度要求。