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臺灣博碩士論文加值系統
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論文基本資料
摘要
外文摘要
目次
參考文獻
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研究生:
張永穎
研究生(外文):
CHANG, YUNG-YING
論文名稱:
提昇色彩辨識型農藥殘留檢測儀器精確度之研究
論文名稱(外文):
The Improvement of Detection Accuracy of Residual Pesticide Detection Equipment with Color Identification Technology
指導教授:
莊賦祥
指導教授(外文):
JUANG, FUH-SHYANG
口試委員:
莊賦祥
、
歐金池
、
劉育松
、
蘇暉凱
口試委員(外文):
JUANG, FUH-SHYANG
、
OU, CHIN-CHIH
、
LIU, YU-SUNG
、
SU, HUI-KAI
口試日期:
2019-07-10
學位類別:
碩士
校院名稱:
國立虎尾科技大學
系所名稱:
光電工程系光電與材料科技碩士班
學門:
工程學門
學類:
電資工程學類
論文種類:
學術論文
論文出版年:
2019
畢業學年度:
107
語文別:
中文
論文頁數:
80
中文關鍵詞:
樹莓派
、
影像辨識
、
農藥
、
乙醯膽鹼
、
OpenCV
、
QT Creator
、
菲涅爾
外文關鍵詞:
Raspberry Pi 3B +
、
Image recognition
、
Pesticide
、
Acetylcholine
、
OpenCV
、
QT Creator
、
Fresnel
相關次數:
被引用:
1
點閱:156
評分:
下載:1
書目收藏:0
本研究為建立一台農藥殘留檢測系統,由樹莓派Raspberry Pi 3B+開發板、Micro SDXC 64GB記憶卡、樹莓派7吋螢幕、樹莓派專用電池組、3cm玻璃比色皿、網路攝影機、3D繪圖及列印技術、雷射雕刻機(雷射切割黑色壓克力)、電磁閥、針筒以及驅動電路板,再搭配乙醯膽鹼酯酶(Acetylcholinesterase)檢測法,檢測試劑由吾酶土生物科技購買,以上來建構一台充電式的可攜式儀器,可說是一台成本低檢測時間短的農藥殘留檢測儀器,因儀器內含有樹莓派專用電池組供電,在檢測時可以不插電進行測試,維持時間約為20至30分鐘,超過30分鐘時需插電做充電動作,在充電時也可以使用儀器檢測農藥殘留。
研究中使用Micro SDHC 32GB 記憶卡,來運作程式碼每0.2秒的抓取影像和分析影像,發現有嚴重的延遲狀況,所以選擇容量大、讀寫速度更快的Micro SD卡。若使用SDHC 32GB 記憶卡,測試黃色液體(已經反應完試劑),明顯的沒有每0.2秒抓取數據,所以改選擇使用Micro SDXC 64GB記憶卡做為硬碟,更換後讀取紅色框內的RGB值之數據明顯改善許多;為了將白色LED光照射出平行光,則使用到菲涅爾散射板與平面散射板,由3D列印技術製做成菲涅爾散射板與平面散射板,透過123D design軟體設計硬體,畫完後將檔案轉成STL檔,藉由Cura軟體讀取STL檔後,設定機台列印參數,參數設定完成後將檔案輸出成G-Code檔並存入記憶卡內,記憶卡再插入列印機台開始列印物件直到列印完畢,這項技術將儀器成本大幅價低;將兩種散射片做實驗,比對兩種散射片的的優點比較多缺點比較少。檢測農藥殘留時,使用到兩種比色皿,分別為3CM玻璃比色皿與1.2CM比色皿,顏色之變化為玻璃比色皿的透明無色到開始檢測時檢測液流入玻璃比色皿內的基質產生化學反應變為黃色。當無色到黃色變化過程由攝影機讀取影像後判斷三原色RGB變化給樹莓派儲存成圖片,再由樹莓派進行分析相片的RGB值與積分面積值,當分析相片到20秒停止,算出農藥殘留值,再將農藥殘留值顯示於樹莓派7吋螢幕上。
The purpose of this study is to establish a pesticide residue detection system, which consists of Raspberry Pi 3B+ development board, Micro SDXC 64GB memory card, raspberry 7-inch screen, raspberry special battery pack, 3cm glass colorimeter, webcam, 3D drawing and printing technology, laser engraving machine (laser cutting black acrylic), solenoid valve, needle barrel. As well as driving circuit board, combined with Acetylcholinesterase detection method, the detection reagent was purchased by Uzbekistan biotechnology. To construct a charged portable instrument, it can be said to be a low-cost and short-time pesticide residue detection instrument, because the instrument contains a special battery pack for raspberry pie power supply. It can be tested without plugging in for 20 to 30 minutes. It needs to be plugged in for charging more than 30 minutes. It can also be used to detect pesticide residues when charging.
Micro SDHC 32GB memory card is used in the research to operate the grabbed and analyzed images every 0.2 seconds. Serious delays are found, so we choose a large capacity and faster reading and writing Miro SD card. If we use SDHC 32GB memory card to test the yellow liquid (reagent has been reacted), obviously there is no data capture every 0.2 seconds, so we choose Micro SDXC 64GB memory card as hard disk, after replacing, reading the RGB value in the red box will improve a lot; in order to illuminate the white LED light into parallel light, we use Phenanthrene. Fresnel scattering plate and plane scattering plate are made of three-dimensional printing technology. Hardware is designed by 123D design software. After drawing, files are converted to STL files. After reading STL files by Cura software, printing parameters are set. After setting parameters, files are output to G-Code files and stored in memory card. Inside, the memory card is inserted into the printer to print the object until the printing is finished. This technology will cost a lot of money for the instrument. Experiments on two kinds of scatterers show that they have more advantages and less disadvantages than the two kinds of scatterers. When pesticide residues were detected, two kinds of colorimeters were used, namely 3CM glass colorimeter and 1.2CM colorimeter. The change of color was transparent and colorless of glass colorimeter. At the beginning of the detection, the matrix flowing into the glass colorimeter produced a chemical reaction that turned yellow. When the color change from colorless to yellow is read by the camera, the RGB of the three primary colors is judged to be stored in the picture for raspberry pie. Then the RGB value and integral area value of the raspberry pie are analyzed. When the analysis photograph stops at 20 seconds, the pesticide residue value is calculated, and then the pesticide residue value is displayed on the 7-inch screen of raspberry pie.
摘要.........i
Abstract.........ii
誌謝.........iv
目錄.........v
表目錄.........vii
圖目錄.........viii
第一章、緒論.........1
1.1 Raspberry Pi簡介.........1
1.2乙醯膽鹼酯酶-農藥殘留檢測法介紹.........2
1.3研究動機.........3
第二章、文獻探討.........4
2.1 Raspberry Pi 硬體與歷史介紹.........4
2.2乙醯膽鹼中毒反應.........5
2.3 OpenCV介紹.........6
2.4光的三原色介紹.........6
第三章 環境建置與實驗方法.........7
3.1實驗軟硬體架構與檢測軟體設計流程圖.........7
3.1.1實驗架構軟硬體流程圖.........7
3.1.2檢測軟體設計流程圖.........8
3.2 123D design繪圖軟體與安裝.........9
3.2.1安裝123D design.........9
3.2.2 繪圖與輸出檔案.........10
3.3 Cura安裝與設定.........13
3.3.1安裝Cura 15.04版本.........13
3.3.2輸出GCode檔案與列印.........15
3.4 攝影機參數調整.........17
3.4.1攝影機白平衡調整.........17
3.5平面散射片與菲涅爾散射片.........18
3.5.1平面散射片.........18
3.5.2菲涅爾散射片.........20
3.6 硬體架構組裝.........26
3.7 影像處理程式說明.........30
3.8 實驗原理與流程.........33
3.8.1乙醯膽鹼酯酶檢測原理.........33
3.8.2實驗檢測-自備標準濃度農藥殘留液.........34
3.8.3農藥檢測液配製.........36
第四章 結果與討論.........41
4.1 樹莓派儲存記憶體升級.........41
4.2 3D列印物件修整.........42
4.3公分玻璃比色皿各濃度RGB數值量測之數據.........44
4.1.2公分正方形比色皿各濃度RGB數值量測之數據.........53
第五章 結論.........62
參考文獻.........63
附錄一.........65
Raspberry Pi Raspbian系統安裝.........65
附錄二.........67
Raspberry Pi 7吋觸控螢幕安裝.........67
附錄三.........69
VNC遠端控制系統安裝.........69
附錄四.........72
QT Creator人機介面開發軟體安裝.........72
Extended Abstract.........77
[1]https://raspberrypi-tw.s3.amazonaws.com/datasheet/rpi_3b_plus_spec.pdf
[2]Mei Liu, Arshad Khan, Zhifei Wang, Yuan Liu, Gaojian Yang, Yan Deng, Nongyue He, 2019, “Aptasensors for pesticide detection”, Biosensors and Bioelectronics, vol. 130, pp. 174-184.
[3]https://www.google.com/search?q=家蠅頭乙醯膽鹼酯酶提煉技術&rlz=1C1MSIM_enTW737TW737&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwi7mM_Bq5TkAhUmCqYKHV6KAhgQ_AUIEigC#imgrc=e0bz5Ih6eHR5rM:
[4]https://zh.wikipedia.org/wiki/树莓派
[5]https://www.raspberrypi.com.tw/3066/53/
[6]https://www.raspberrypi.com.tw/4063/54/
[7]https://www.raspberrypi.com.tw/10684/55/
[8]https://www.raspberrypi.com.tw/19429/57/
[9]https://zh.wikipedia.org/wiki/树莓派#/media/File:Raspberrypi_block_function_v01.svg
[10]http://highscope.ch.ntu.edu.tw/wordpress/?p=64938
[11]C.S. Pundir, Ashish Malik, Preety, 2019, “Bio-sensing of organophosphorus pesticides: A review”, Biosensors and Bioelectronics, vol. 140.
[12]Ashok Kumar, Shubha Laxmi Margekar, Purnima Margekar, Venugopal Margekar, 2018, “Recent advances in management of organophosphate & carbamate poisoning”, Indian Journal of Medical Specialities, vol. 9, pp. 154-159.
[13]Prince Chawla, Ravinder Kaushik, V.J. Shiva Swaraj, Naveen Kumar, 2018, “Organophosphorus pesticides residues in food and their colorimetric detection”, Environmental Nanotechnology, Monitoring & Management, vol. 10, pp. 292-307.
[14]Pawan Kumar, Ki-Hyun Kim, Akash Deep, 2015, “Recent advancements in sensing techniques based on functional materials for organophosphate pesticides”, Biosensors and Bioelectronics, vol. 70 pp. 469-481.
[15]http://highscope.ch.ntu.edu.tw/wordpress/wp-content/uploads/2015/09/64938_p3.png
[16]胡銜之,基於OpenCV實現搜尋影像人臉辨識系統之研究,國立彰化師範大學資訊工程學系,民國105年。
[17]César Domínguez, Jónathan Heras, Vico Pascual, 2017, “IJ-OpenCV: Combining ImageJ and OpenCV for processing images in biomedicine”, Computers in Biology and Medicine, vol. 84 pp. 189-194.
[18]Abdillah Komarudin,Ahmad Teguh Satria,Wiedjaja Atmadja,“Designing License Plate Identification through Digital Images with OpenCV”, Procedia Computer Science, vol. 59, pp. 468-472, 2015.
[19]http://monkeycoding.com/?p=514
[20]https://zh.wikipedia.org/wiki/三原色光模式
[21]https://www.wikiwand.com/zh/三原色光模式
[22]https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/86/RGB_color_model.svg
[23]http://163.27.37.96/maker/showPost.asp?pType=A&pID=100
[24]https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/
[25]https://sourceforge.net/projects/win32diskimager/
[26]https://www.realvnc.com/download/viewer/
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