X射线食品异物检测系统设计与图像处理方法研究

X射线食品异物检测系统设计与图像处理方法研究

论文摘要

近年来,食品安全已经成为全球关注的焦点。预防、控制和消除食品异物带来的危害,减少食源性疾病对健康的影响,离不开检测系统。通过X射线照射食品,根据食品与异物的物理特性不同,获得能够区分食品与异物的X射线成像图像,利用图像处理和机器视觉方法来检测包装食品中可能存在的金属、玻璃、沙子等异物,减少物理性食品安全危害,保障食品安全生产。本文对X射线食品异物检测系统进行了设计,并研究和探讨了运用图像处理方法对包装食品中的异物进行检测的基本思路和方法。论文介绍了物理性食品异物检测技术的目的和意义,国内外研究现状和发展趋势;详细介绍了得到高质量X射线图像所需要的硬件,包括X射线源及X射线源的控制、X射线信号检测、数据采集与处理、I/O控制等,并给出了检测系统的整体硬件框架,说明了各个硬件模块的功能和相互之间的关系;对X射线食品异物检测系统软件进行了设计,根据不同的功能需求,分别对采用的FPGA、DSP和上位机等组成部分的软件设计进行了说明,介绍了各自的开发路线与软件的功能,完整地描述了图像数据从测量、采集、传输到处理、存储、管理的全过程;研究了基于机器视觉的视频异物检测方法,提出了基于背景统计信息的图像预处理方法,并利用阈值分割和数学形态学处理,对不同的食品异物采用了基于特征的识别方法与模板匹配的识别方法来加以检测。通过设计X射线食品异物检测原型系统并进行实验,此原型系统可以获得较高质量的X射线图像,且所采用的机器视觉方法能有效地检测出包装食品中若干类型的典型物理性异物,说明所设计的X射线食品异物检测系统具有在食品生产企业中推广和应用的价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究目的和意义
  • 1.2 国内外研究现状及发展趋势
  • 1.3 本文主要研究内容
  • 第2章 X 射线食品异物检测系统结构与硬件设计
  • 2.1 整体设计
  • 2.1.1 需求分析及性能指标
  • 2.1.2 系统组成与方案选择
  • 2.1.3 检测系统硬件组成
  • 2.2 电源管理模块
  • 2.3 X 射线源及 X 射线源的控制接口
  • 2.3.1 X 射线源
  • 2.3.2 X 射线源的控制接口
  • 2.4 X 射线信号检测模块
  • 2.4.1 X 射线探测器
  • 2.4.2 电压转换电路
  • 2.4.3 信号调理电路
  • 2.4.4 A/D 转换
  • 2.5 数据采集与处理模块
  • 2.5.1 DSP 模块及其外部接口电路
  • 2.5.2 DSP 的 EMIF 接口
  • 2.5.3 FPGA 模块
  • 2.6 I/O 控制模块
  • 2.7 本章小结
  • 第3章 X 射线食品异物检测系统软件设计
  • 3.1 FPGA 软件设计
  • 3.1.1 Verilog 硬件描述语言
  • 3.1.2 Libero 开发环境
  • 3.1.3 FPGA 软件设计
  • 3.2 DSP 软件设计
  • 3.2.1 DSP 软件开发介绍
  • 3.2.2 DSP 软件设计
  • 3.3 上位机软件设计
  • 3.3.1 X 射线发生源的控制
  • 3.3.2 数据接收线程
  • 3.3.3 数据处理线程
  • 3.3.4 控制命令与 I/O 状态传递
  • 3.3.5 图片管理
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 X 射线食品异物检测图像处理方法研究
  • 4.1 图像预处理
  • 4.1.1 预处理方法
  • 4.1.2 图像校正
  • 4.2 图像分割
  • 4.2.1 机器视觉软件 Halcon
  • 4.2.2 阈值分割方法
  • 4.2.3 数学形态学方法
  • 4.2.4 感兴趣区域 ROI
  • 4.3 异物识别方法
  • 4.3.1 基于特征的识别
  • 4.3.2 基于模板匹配的识别
  • 4.4 本章小结
  • 总结与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录 A 攻读学位期间发表的论文
  • 相关论文文献

    • [1].地铁屏蔽门激光扫描异物检测方法研究[J]. 科技创新导报 2019(27)
    • [2].基于机器视觉的地铁站台门与列车门间异物检测方法研究[J]. 现代城市轨道交通 2020(07)
    • [3].基于深度学习的动车组运行安全图像异物检测[J]. 交通信息与安全 2019(06)
    • [4].中国肉类和家禽产品的异物检测[J]. 食品安全导刊 2017(22)
    • [5].食品原材料的异物检测方案[J]. 食品安全导刊 2011(04)
    • [6].交流食品生产中排除异物的解决方案 海富成功举办异物检测研讨会[J]. 中国包装工业 2009(04)
    • [7].照必斯:做X-ray异物检测的领跑者——访韩国照必斯公司理事崔寅焕和北京代表裴重翰[J]. 食品安全导刊 2008(06)
    • [8].X射线异物检测的应用算法[J]. 电子技术 2020(05)
    • [9].X射线异物检测的图像屏蔽算法[J]. 机电一体化 2011(10)
    • [10].交流食品生产中排除异物的解决方案 海富成功举办异物检测研讨会[J]. 饮料工业 2009(03)
    • [11].海富成功举办异物检测研讨会[J]. 上海包装 2009(04)
    • [12].X射线异物检测时代悄然来临[J]. 食品安全导刊 2008(04)
    • [13].汽车智能轮胎异物检测系统设计[J]. 科技风 2020(08)
    • [14].如何用异物检测技术避免食品安全问题[J]. 食品安全导刊 2016(Z1)
    • [15].基于视觉传感器的输液中异物检测系统设计[J]. 传感器与微系统 2010(03)
    • [16].地铁风险空间分析及异物检测系统技术要求[J]. 铁道标准设计 2019(10)
    • [17].交流食品生产中排除异物的解决方案海富成功举办异物检测研讨会[J]. 包装与食品机械 2009(02)
    • [18].浅谈大米X光异物检测[J]. 农业机械 2013(26)
    • [19].基于机器视觉的冻干粉中的异物检测分类技术研究[J]. 计算机与数字工程 2017(01)
    • [20].液体药品异物检测智能机器人系统的设计[J]. 中国机械工程 2009(20)
    • [21].一种基于图像差值的跑道异物检测算法[J]. 国外电子测量技术 2016(09)
    • [22].基于图像处理的城市轨道交通异物检测系统研究[J]. 城市轨道交通研究 2020(11)
    • [23].一种新的地铁曲线站台异物检测系统研究[J]. 城市公共交通 2015(09)
    • [24].食品原材料中异物的有效检测[J]. 食品安全导刊 2018(36)
    • [25].无线充电领域金属异物检测的方法综述[J]. 科技风 2019(24)
    • [26].基于改进视觉注意机制的跑道异物检测算法[J]. 航空计算技术 2018(03)
    • [27].基于等效品质因数的MCWPT系统金属异物检测技术[J]. 重庆大学学报 2020(05)
    • [28].致力于异物检测技术的研发,做更为精益求精的设备——访梅特勒-托利多产品检测事业部总经理陈和平[J]. 食品安全导刊 2015(22)
    • [29].基于YOLO的铁路侵限异物检测方法[J]. 兰州交通大学学报 2020(02)
    • [30].一种基于异构串联卷积神经网络的铁路异物检测模型[J]. 测试技术学报 2020(04)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    X射线食品异物检测系统设计与图像处理方法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢