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鸭蛋动态图像预处理和获取颜色特征参数的算法 总被引:4,自引:3,他引:4
研究了动态鸭蛋图像预处理及图像颜色特征参数的提取算法。其中预处理包括去图像边缘毛刺和蛋壳污点信息;提取鸭蛋图像颜色特征参数需要通过鸭蛋轮廓识别和圆形搜索算法实现,对于鸭蛋图像的轮廓识别是以彩色图像的红色分量R来判定图像边界点,并以此计算出鸭蛋图像蛋内像素和,用圆形搜索法求出蛋芯颜色特征区域并提取图像特征颜色参数。试验结果表明,通过该算法,得到的蛋重模型相关性达到0.95,建立的颜色模型相关性达到0.92。 相似文献
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鸭蛋新鲜度模型的试验研究 总被引:11,自引:5,他引:11
用计算机视觉技术,研究了鸭蛋新鲜度模型。取当天产新鲜鸭蛋,分青壳蛋和白壳蛋各150枚置于恒温衡湿环境中。每次定时任意取出其中白壳和青壳蛋各10枚用计算机视觉检测装置检测出蛋内容物的颜色参数。根据这些参数和与之对应且表征蛋新鲜度的Haugh值拟合出蛋新鲜度模型。白壳蛋新鲜度模型检验结果为:r=0.757,F=77.932;青壳蛋新鲜度模型检验结果为:r=0.767,F=75.911。检验结果表明鸭蛋新鲜度模型有较高的回归精度。 相似文献
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鸭蛋破损检测的试验研究 总被引:20,自引:0,他引:20
试验研究了损壳蛋和未损壳蛋的声学特性差异,数据分析采取模糊聚类的方法获得损壳蛋和未损壳蛋隶属函数式,计算两个模糊集的隶属度,按照最大隶属度原则就可准确区分损壳蛋。用此方法设计的鸭蛋破损检测系统,其好壳蛋检测准确率为85%,损壳蛋检测准确率为90%。 相似文献
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蛋壳破损自动检测模型研究 总被引:5,自引:2,他引:3
为了建立蛋壳破损检测模型,试验采用敲蛋装置与声检测控制器组成的计算机蛋破损检测系统获取被检蛋声音信号数据。通过对蛋声音信号的功率谱分析而得到反映蛋壳破损特征的参数:功率谱面积的平均值x1,最大功率谱面积与最小功率谱面积的差值x2,X轴方向上质心的平均值x3,X轴方向上质心最大值与其最小值的差x4,Y轴方向上质心的平均值x5,Y轴方向上质心最大值与其最小值的差x6,共振峰频率的最大值x7和共振峰频率的最大值与其最小值间的差值x8;再通过Bayes原理建立与蛋壳破损特征参数相关的蛋壳破损模型。检验结果表明模型准确率达到92%。 相似文献
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利用Windows平台下的视频应用程序和应用程序编程接口,采集鸡蛋图像,并对采集的图像进行去噪、边缘检测、特征值提取等处理;然后由模式识别,判别出被检蛋品质(重量和新鲜度)等级。试验结果表明,基于VFW的试验装置检测蛋重测量误差在(-0.9g,+0.9g)之间。白壳蛋新鲜度检测准确率为86.5%,褐壳蛋新鲜度检测准确率为83.6%,基本能满足检测要求。 相似文献