發(fā)布時(shí)間：2017-08-04 01:11

  本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺圖像特征參數(shù)的馬鈴薯質(zhì)量和形狀分級(jí)方法

  更多相關(guān)文章： 無損檢測(cè) 圖像處理 分級(jí) 機(jī)器視覺 馬鈴薯 特征參數(shù)

【摘要】：馬鈴薯自動(dòng)分級(jí)過程中,存在既要保證分級(jí)精度又對(duì)分級(jí)速度有一定要求的難點(diǎn)問題。該文探討了利用機(jī)器視覺技術(shù)快速獲取馬鈴薯圖像特征參數(shù),結(jié)合多元線性回歸方法,建立馬鈴薯質(zhì)量和形狀分級(jí)預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)基于無損檢測(cè)的馬鈴薯自動(dòng)分級(jí)。搭建了同時(shí)獲取馬鈴薯三面投影圖像的機(jī)器視覺系統(tǒng),通過圖像數(shù)據(jù)處理獲得馬鈴薯俯視圖像輪廓面積、兩側(cè)面圖像輪廓面積、俯視及側(cè)面圖像外接矩形長(zhǎng)度及寬度數(shù)據(jù)等圖像特征參數(shù),通過多元數(shù)據(jù)回歸分析,建立了馬鈴薯質(zhì)量和形狀分級(jí)預(yù)測(cè)模型。選擇100個(gè)試驗(yàn)樣本運(yùn)用該方法進(jìn)行質(zhì)量和形狀分級(jí)模型構(gòu)建和預(yù)測(cè),采用電子稱獲取樣本實(shí)際質(zhì)量,采用目測(cè)法對(duì)馬鈴薯進(jìn)行形狀分選。對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明,質(zhì)量分級(jí)相關(guān)度系數(shù)R為0.991,形狀分級(jí)分辨率為86.7%。表明該方法對(duì)馬鈴薯質(zhì)量和形狀分級(jí)進(jìn)行預(yù)測(cè)具有可行性,可運(yùn)用于馬鈴薯自動(dòng)分選系統(tǒng)中。
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)南方農(nóng)業(yè)機(jī)械與裝備關(guān)鍵技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 無損檢測(cè) 圖像處理 分級(jí) 機(jī)器視覺 馬鈴薯 特征參數(shù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51175389)
【分類號(hào)】：S532;TP391.41
【正文快照】： 王紅軍,熊俊濤,黎鄒鄒,鄧建猛,鄒湘軍.基于機(jī)器視覺圖像特征參數(shù)的馬鈴薯質(zhì)量和形狀分級(jí)方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(8):272-277.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.08.038 http://www.tcsae.orgWang Hongjun,Xiong Juntao,Li Zouzou,Deng Jianmeng,Zou Xiangjun.Potato g

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本文編號(hào)：617114