青岛大学控制工程2019
论文基于视觉系统对图像进行处理，得到目标的坐标与角度信息并发送给机器人，对果蔬进行分级操作；基于实际
需求，设计的系统包括硬件、图像采集、图像分析、分级、抓取、通讯、程序运行几大部分组成，满足精度与速度要求。硬件选择工业相机、环形光源、富士能镜头、网线、库卡机器人等器材，软件采用 Halcon 图像处理软件、Visual Studio2013 开发平台和工业相机自带的调试软件，软硬件的结合与二次开发是项目的重难点。
论文的创新成果主要包括：
（1）海康工业相机、富士能镜头、环形光源的分析以及选型，设计方案和计算
参数；
（2）图像预处理的理论分析；
（3）利用高斯混合模型、多层感知器模型对目标进行分级操作；
（4）摄像机内参外参原理分析及标定；
（5）机器人的补偿误差的计算，通讯协议的选择；
（6）设计工业软件界面，以及程序的调试与运行，和测试同类软件的比较。
研究果蔬轮廓提取的算法，搭建了分级模型；新设计的果蔬分级系统稳定性高可靠性强，提升了整体性能，加快了分拣速度。
第三章：本章的算法原理主要介绍与图像处理相关的技术，利用 Halcon 软件对图像的采集方式的设置与配置以及它的代码实现；利用图像分割的算法以及原理，用文字及公式进行详细的说明；基于 Halcon 算子中阈值进行分析，说明其使用方法，使用不同算子处理同一图像，看其处理后的效果如何，进行比较；利用形态学算法消除图像中引入的噪声，每种算法对图像进行处理，择优比较差异；利用连通性关系，将各个区域分开并计算；利用特征向量对果蔬特征进行筛选；建立高斯混合和多层感知器分级模型，对论文中金橘进行分级筛检；推导分析摄像机内外参的影响因素，考
虑镜头畸变的影响。
关键字：果蔬分拣；机器视觉； Halcon ；标定
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