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基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统设计
文献摘要：
针对现有的马铃薯分级和检测需要大量的人力物力、检测效率不高,设计了基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统.工作时,自动分级系统对大量马铃薯进行快速表皮去泥和分级工作,得到3种规格的马铃薯并逐个运输到缺陷检测系统进行马铃薯缺陷的识别检测;通过多种图像处理算法对比分析,以平均值法灰度化、中值滤波处理、大津法分割等方法得到最佳的马铃薯图像,且目标图像能与背景图像很好分割,提高了缺陷检测的准确度和效率;采用RGB彩色模型对马铃薯图像进行分析,以马铃薯图像设定的阈值与标准差值相比较,得到图像中所有缺陷点,并对马铃薯图像缺陷部分的连通区域进行标记.选择1000个试验样本进行系统和人工分级与检测的试验,结果表明:自动分级系统对不同类别大小的马铃薯分级有较高的准确度,缺陷检测系统对多种缺陷的检测准确精度很高,并验证了马铃薯缺陷检测系统的可行性.
文献关键词：
马铃薯;自动分级;缺陷检测;机器视觉
中图分类号：
作者姓名：
刘浩;贺福强;李荣隆;平安;罗红
作者机构：
贵州大学 机械工程学院, 贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]刘浩;贺福强;李荣隆;平安;罗红-.基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统设计)[J].农机化研究,2022(01):73-78
A类：
B类：
机器视觉,马铃薯,缺陷检测,人力物力,检测效率,效率不高,自动分级系统,逐个,输到,识别检测,图像处理算法,算法对比,平均值法,灰度化,中值滤波,滤波处理,大津法,标图,背景图,RGB,连通区域,试验样本,工分
AB值：
0.262406
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