基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法

发布时间：2017-08-04 01:11

  本文关键词：基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法

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【摘要】：马铃薯自动分级过程中,存在既要保证分级精度又对分级速度有一定要求的难点问题。该文探讨了利用机器视觉技术快速获取马铃薯图像特征参数,结合多元线性回归方法,建立马铃薯质量和形状分级预测模型,实现基于无损检测的马铃薯自动分级。搭建了同时获取马铃薯三面投影图像的机器视觉系统,通过图像数据处理获得马铃薯俯视图像轮廓面积、两侧面图像轮廓面积、俯视及侧面图像外接矩形长度及宽度数据等图像特征参数,通过多元数据回归分析,建立了马铃薯质量和形状分级预测模型。选择100个试验样本运用该方法进行质量和形状分级模型构建和预测,采用电子称获取样本实际质量,采用目测法对马铃薯进行形状分选。对比试验结果表明,质量分级相关度系数R为0.991,形状分级分辨率为86.7%。表明该方法对马铃薯质量和形状分级进行预测具有可行性,可运用于马铃薯自动分选系统中。
【作者单位】： 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室;
【关键词】： 无损检测 图像处理 分级 机器视觉 马铃薯 特征参数
【基金】：国家自然科学基金项目(51175389)
【分类号】：S532;TP391.41
【正文快照】： 王红军,熊俊涛,黎邹邹,邓建猛,邹湘军.基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法[J].农业工程学报,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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本文编号：617114