| 基于凸包算法的鸡蛋尺寸形状在线视觉高通量检测方法 |
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| 作者姓名： | 段宇飞 王巧华 李小明 唐义华 |
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| 作者单位： | 1. 华中农业大学工学院,武汉,430070;2. 华中农业大学工学院,武汉430070;华中农业大学食品科学技术学院,国家蛋品加工技术研发分中心,武汉430070 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目(2015BAD19B05);国家自然科学基金(31371771);公益性行业(农业)科研专项(201303084) |
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| 摘 要： | 鸡蛋的尺寸形状是鸡蛋包装和销售以及种蛋挑选中需要考察的重要指标。目前鸡蛋的商品化处理需要高通量在线检测,然而检测速度和效率在高通量检测中要求较高。为了能够实现鸡蛋尺寸形状的高通量在线检测分级,该文在30000枚/h的传送装置上动态采集群体鸡蛋图像,采取有效的图像处理方法消除高速传输对鸡蛋图像的影响,结合应用凸包算法,快速准确提取出群体鸡蛋图像上的特征参数(长短轴表征尺寸大小、蛋形指数表征形状扁圆程度),最后按照尺寸大小与扁圆程度进行分级,其正确率分别为90.5%和89.3%,表明该方法对鸡蛋尺寸形状的高通量在线检测分级可行。
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| 关 键 词： | 无损检测 算法 图像采集 鸡蛋 尺寸 形状 机器视觉 高通量 |
| 收稿时间： | 2016-01-18 |
| 修稿时间： | 2016-05-31 |
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