Advisor: Prof. Chin-Shyurng Fahn

TEL: 02-2733-3141 # 7425

Location: RB307-3

Designer: Yu-Ta Lin

基於機器視覺測重技術的果實分類

 

  本研究的主要目的在設計一套以機器視覺為架構的果實測重方法,符合簡易快速估計出果實的重量。機器視覺包括光源、打光、取像,它可透過IEEE 1394傳輸介面,把影像輸入個人電腦。影像在電腦裡利用果實主色彩的彩度模式(HSI model)與背景色區別出來,並找出其側視面積與頂視面積,以估計出果實的體積,再用此參數,以迴歸分析方式求出與重量的相關係數,並導出直線迴歸方程式,用來預測果實的重量。實驗蓮霧測重結果顯示:利用主成份迴歸分析(principal component regression),其變數為體積和側視面積,獲得相關係數 0.937、RPD(ratio of SEP to the standard deviation of the original data)值3.63、測重平均誤差率4.5%;若用體積與重量之簡單迴歸分析得相關係數0.936、RPD值3.63、測重平均誤差率4.6%,皆能達到實用階段的需求;另外,用水梨測重的實驗結果顯示:以頂視面積和重量迴歸分析,得RPD 值達5.31,而測重平均誤差率為1.9%。基於機器視覺與迴歸分析結合之系統,估計出果實重量所需要的時間低於0.31秒,此可適用於快速重量分級的系統,能避免採用機械式秤重的慢速測重及機械震動引來的缺點。