【摘 要】
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随着机器视觉技术的快速发展,具有感知环境的功能,能够代替人工完成工作。在淡水珍珠颜色检测过程中,传统的人工方式主观性强,劳动强度大、工作效率低、检测精度较低。针对此问题,本文提出了基于机器视觉的淡水珍珠颜色检测系统,通过机器视觉技术对珍珠颜色进行检测,从而代替人工,提高工作效率。本文主要工作分为4个方面。（1）设计了珍珠颜色检测系统的实验平台,并对实验平台的硬件设备进行选型,深入研究了珍珠颜色检测
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随着机器视觉技术的快速发展,具有感知环境的功能,能够代替人工完成工作。在淡水珍珠颜色检测过程中,传统的人工方式主观性强,劳动强度大、工作效率低、检测精度较低。针对此问题,本文提出了基于机器视觉的淡水珍珠颜色检测系统,通过机器视觉技术对珍珠颜色进行检测,从而代替人工,提高工作效率。本文主要工作分为4个方面。（1）设计了珍珠颜色检测系统的实验平台,并对实验平台的硬件设备进行选型,深入研究了珍珠颜色检测算法。通过将珍珠图像采集装置和珍珠颜色检测算法相结合,搭建珍珠颜色检测系统。（2）通过分析珍珠表面的物理特性,参考影棚摄影原理,设计了柔光灯箱。通过对柔光灯箱的光源进行仿真分析,优化珍珠目标区域的光照均匀度,能极大的减少珍珠表面的高光区域,避免自然光照和复杂环境对珍珠表面颜色造成的不稳定色差。（3）研究了基于SVM的珍珠颜色检测方法。将珍珠目标表面的所有像素点映射到RGB颜色模型中,分析珍珠表面颜色聚类簇的构成和分布状态,提取最大簇的珍珠体色区域的聚类中心点RGB值和HSV各分量的均值作为特征值训练GA-SVM,PSOSVM和Grid Search-SVM模型,其中GA-SVM模型测试准确率最高到达99.5%,比人工检测准确率提高了7.5%。（4）通过珍珠图像采集装置获取大量珍珠图像,构建新的、大规模、统一标注的珍珠颜色数据集Pearls。Pearls数据集总共4210张图片,共标注了8713颗珍珠,对应white、yellow和purple三种颜色类别。分别用Mobile Net V2和Res50-fpn和VGGNet16网络作为backbone训练Faster-RCNN珍珠颜色检测模型,实验结果表明,当IOU等于0.5时,上述三个模型的AP分别为0.909、0.914和0.941。
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