学士学位毕业论文文献综述
《物流中的鸡蛋破损图像检测算法研究》文献综述
我国鸡蛋行业的发展已有四十余年，大致分为四个阶段。第一个阶段是在 20 世纪 80 年代之前，也就是传统的农户散养模式。第二个阶段是 20 世纪 80年代初的时候，政府为了提高人们的生活水平，稳定市场供应，提出了“菜篮子工程”，主要针对鸡蛋的饲养和猪的生产等项目上给予了政策和资金上的支持，并且在大中城市的郊区建立起了规模化的蛋鸡养殖场，规模从几万只至几十万只不等。至此，专业化、适度规模化的大中型养鸡场生产模式逐渐成型了。第三个阶段是 20 世纪 90 年代以后，随着农村联产承包制的大力实施，粮食的产量大幅度提高了，农村剩余劳动力也不断增加。于是，在国营鸡蛋场的示范和带动下，农村出现了大量小规模的养鸡专业户，有些地方在此基础上发展起了养鸡专业村，并且逐渐形成了连片的蛋鸡生产基地，成为中国蛋鸡养殖的主力军，也就形成了“公司 农户”相结合的生产模式。第四个阶段是大型一体化、集约化的生产基地模式。进入 21 世纪以来，国内的蛋品行业得到了快速的发展。但是，鸡蛋在仓储和物流的过程中，表面经常产生许多缺陷和损失，这样会导致鸡蛋品质下降，出售价格降低，利润减少，甚至不能食用。所以在鸡蛋产业的加工过程中，为保证鸡蛋的质量，需要从大量的鸡蛋中分拣出破损或污损的鸡蛋。传统上对鸡蛋的分拣主要靠人力和一些智能检测方法来进行。然而，这些方法在实际生产过程中都存在某些不足，所以我们要研究一种智能化的检测方法来代替人工检测，提升检测的效果和速度，为企业和社会创造巨大价值。因此，在这样的背景下，对鸡蛋破损图像检测算法的研究就显得十分重要。
1. 研究的目的及意义
主要目的是用一种智能化的方法来代替人工检测，利用机器视觉自动检测鸡蛋破损，从图像中准确地划分出坏损区域，清楚看到鸡蛋在物流运输后和仓储时所产生的破损，对破损图像进行检测计算，这样不仅能计算出破损面积与完好面积比例的大小，也可以提升检测的效果和速度。同时人工检测要求工人进行长时间的检测操作，容易产生视觉或听觉疲劳从而导致破损蛋被遗漏，而且对人眼的伤害也是不可逆的。人工检测方法效率低下且对工人的身体伤害巨大，不适应规模化生产的需要。所以，在这样的背景下，用Matlab编程来对鸡蛋破损图像检测算法进行研究就显得十分重要。
- 鸡蛋破损图像检测算法原理
Matlab 是商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和Simulink两大部分。Matlab 也是一款具有图像处理功能的软件，它具有工具箱，可以进行数值运算、符号运算等，具有函数库，可以直接调用函数，使用很方便。 Matlab 对图像的处理功能有：图像变换、图像增强、图像运算、图像复原、图像分割等。（1）图像的运算：在Matlab中，可以对图像进行点运算、代数运算、逻辑运算、几何运算等。 点运算对图像的灰度范围及分布进行改变。 图像的代数运算，用于对图像与图像之间的点对点的加、减、乘、除运算。（2）图像增强：图像增强能把不清晰的图像转化为清晰图像，也能抑制图像的一些特征从而使得另一些特征得到增强。图像的对比度比较弱的时候，可以使用灰度变换变成对比度强的图像。（3）图像的边缘检测：边缘检测在图像处理中有非常重要的作用。 两个相邻的区域由于具有不同的灰度值，就存在边缘。 由于物体和背景在某种图像特征上存在着差异，差异可以是灰度、纹理或者颜色特征，就用边缘检测将它们分开。所以，我们通过Matlab软件来编写图像检测算法，该算法能自动检测鸡蛋破损的图像，并实现图像分割，从图像中准确地划分出坏损区域，计算出破损面积与完好面积比例的大小。接着Matlab GUI 进行编程，实现软件界面的编辑和完善，在对鸡蛋破损图像进行检测计算的同时也进行软件的调试，以达到计算结果的最优。
3. 国内外研究状况
对鸡蛋破损检测方法的研究目前主要集中在鸡蛋外壳裂纹、碰压伤、压痕等。目前国内外学者研究的大都是机器视觉检测技术，主要通过分析鸡蛋表面裂纹、碰压伤、压痕等破损。基于机器视觉检测技术的鸡蛋破损识别方法主要受制于鸡蛋表面图像采集的完整性、光照条件等外部因素的影响，在不同的光照情况下呈现出的折射与反射的差异比较大，这些都会导致检测的时候产生影响。但机器视觉技术的优点在于可获取鸡蛋表面的全部颜色信息，且检测方法较为直观，但对于污渍干扰和光照一致性等方面的影响仍需要进一步研究。国内同时也会依靠人工经验来对鸡蛋缺陷特征进行提取，但这一方法对采集图像的环境要求比较高，且在检测物发生变化时，检测的适应能力弱，不利于长久的发展。同时针对鸡蛋表面图像采样完整性的干扰因素，国内外学者通过采集多幅图像，同时采用较为复杂的图像处理方法以减少鸡蛋表面反光差异和污渍所引起的干扰。
4. 研究的内容
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