典型文献
基于机器视觉的类球形水果外部品质分级方法研究
文献摘要：
针对传统方法在水果品质分级中存在的人工成本高、分级精度低等问题,开发了一种基于机器视觉的类球形水果外部品质分级方法.通过预处理获得采集目标的前景图像,采用最小外接矩阵表征果形指数,结合形态学区域填充分析果面缺陷,同时根据两特征参量大小实现对类球形水果的外部品质分级.利用设计的类球形水果外形尺寸检测系统对脐橙开展了在线检测和分级实验.结果表明,对5个抽样脐橙进行横径检测中,检测值与实际测量值的最大相对误差低于0.8％,对100个脐橙进行品质分级中,总体平均识别率高达94.4％,验证了该方法可应用于类球形水果的外部品质分级.
文献关键词：
机器视觉;类球形水果;特征检测;外部品质分级
中图分类号：
作者姓名：
饶剑;吕自玉
作者机构：
西南科技大学制造科学与工程学院,四川 绵阳 621000;重庆交通大学经济与管理学院 重庆 400074
文献出处：
引用格式：
[1]饶剑;吕自玉-.基于机器视觉的类球形水果外部品质分级方法研究)[J].科技与创新,2022(05):63-65
A类：
外部品质分级
B类：
机器视觉,类球形水果,分级方法,果品,人工成本,外接,果形指数,学区,填充分析,果面缺陷,特征参量,外形尺寸,尺寸检测,脐橙,在线检测,横径,检测值,测量值,识别率高,特征检测
AB值：
0.242701
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