基于机器视觉的哈密瓜大小分级研究

采用机器视觉技术对新疆哈密瓜进行自动大小分级。线阵相机在线采集哈密瓜样本RGB图像,通过对哈密瓜RGB图像进行灰度化、中值滤波、二值化、去除果梗、特征提取等一系列处理,获得哈密瓜二值化图像。利用椭圆拟合算法对二值化图像进行椭圆特征提取,基于椭圆长轴和椭圆率建立了哈密瓜大小分级标准,并以固定阈值建立分级模型。通过哈密瓜分级机系统进行大小分级,分级准确率达90.29%。     

基于机器视觉的苹果大小自动分级方法

介绍了采用机器视觉的苹果大小自动分级方法,利用CCD摄像机获取苹果的样本图像,应用MATLAB软件编程实现了对样本图像的背景去除、二值化、图像平滑、特征量提取和图像标定等处理,参照苹果分级的国家标准完成了苹果自动分级.试验表明,此方法分级精度高,且速度快.     

基于机器视觉的鲜骏枣大小分级研究

为改善鲜枣人工分选速度慢、效率低的现状,结合图像处理技术对鲜骏枣的质量和大小预测分级。将原图像经过去噪、形态学处理后,得到仅含目标的二值图,提取几何特征,与实际质量拟合建立回归模型,预测鲜骏枣的质量,最后采用判别分析法对大小进行分选。结果表明:使用平均面积、周长、长轴、短轴对鲜骏枣质量进行预测的相关系数达到95.45%,机器视觉技术能够较为准确地实现对质量的预测和分选。     

基于机器视觉的槟榔分级方法研究

针对槟榔人工分级劳动生产率低、准确率低的问题,开展基于遗传神经网络的机器视觉槟榔分级研究。以4种类别的槟榔图像为研究对象,首先设计一个6层结构的遗传神经网络对槟榔进行分级,虽然分级准确率较高但是网络结构复杂。然后对运用主成分分析法降低图像特征的维数并将遗传神经网络简化为3层结构的方法进行研究。最后用400幅和100幅槟榔图像对这个3层神经网络进行训练和验证,经过调整网络的学习率等参数,训练和验证的准确率达到95%以上。通过神经网络模型测试试验,槟榔正确分级的准确率为90%。数据降维后的三层遗传神经网络能够实现对槟榔的实时分级,为机器分级提供了技术支持。     

基于机器视觉的澳洲坚果分级研究

应用机器视觉技术对澳洲坚果进行自然光线下的识别分级研究。通过试验,分析得出实测果重、果实直径与识别果实当量直径之间的数学模型,其决定系数分别达0.9468和0.9928。检测试验表明,果实尺寸平均相对误差仅为0.781%,果重平均相对误差仅为1.544%,能够通过机器视觉技术对坚果进行准确识别分级。     

基于机器视觉黄瓜果实自动分级方法

为实现黄瓜果实快速准确分级,以摄像头为视频采集模块、DSP核心处理器为主控制模块、机械手为执行模块,并借助质量控制、电机传送等辅助单元,构建了自动化分级平台。参照国家标准NY/T1587-2008,利用图像处理方法对黄瓜果实图像的瓜长、把长、横径差、弓形高度进行了提取和计算。选取长春密刺、龙杂黄七号、露秋一号3个品种240根黄瓜果实作为试验样本,抽取每个品种的20个样本作为图像提取数据分析,其余60个样本作为自动分级平台测试。测试结果显示:该平台的平均分级精度为96.7%,每分钟约检测35根果实,相较人工分级具有快速、无损、准确、客观的特点,为机器视觉技术应用于椭长形果实自动化分级提供了重要依据。     

基于机器视觉的鸡胴体质量分级方法

提出一种基于机器视觉技术的鸡胴体质量分级方法。使用数码相机在肉鸡屠宰厂随机采集95幅鸡胴体图像,对采集图像预处理后,提取出鸡胴体投影面积、轮廓长度和胸宽等6个图像特征。然后以这6个特征参数为输入,利用95个样本为训练集,通过回归分析的方法,分别建立预测鸡胴体质量的一元线性回归模型和多元线性回归模型,找出预测质量的最佳模型,最后采集5组共100个样本为验证集,对最佳分级模型进行验证。结果显示,鸡胴体图像的6个特征参数中,基于投影面积的一元线性模型决定系数最大,为0.827;基于投影面积等4个特征量的多元线性模型决定系数最大,为0.880。根据样本数据的学生化残差剔除了8个异常点的数据,修正后的多元线性模型决定系数为0.933,并将其作为最佳模型。利用最佳模型对验证集样本进行质量分级,模型对鸡胴体质量等级判定的平均正确率可达89%。结果表明基于图像特征的鸡胴体自动分级方法是可行的。     

基于支持向量机的缺陷红枣机器视觉识别

在枣的干制过程中形成的油头枣、浆头枣、霉烂枣是最常见的缺陷枣,它们整体或局部颜色偏暗、偏黑,有必要通过机器视觉技术将其识别出来.在HIS颜色空间中,提取H的均值和均方差作为红枣的颜色特征值,利用支持向量机识别缺陷红枣.实验结果表明,识别准确率可以达到96.2%,优于人工神经网络的89.4%.     

基于机器视觉的火龙果自动分级系统设计

针对目前水果机械化分级效率低、效果差的现状和机器视觉技术在水果分级检测的应用前景,提出了利用机器视觉的技术对火龙果进行分级的方法。通过利用CCD摄像机和DSP处理器对火龙果进行缺陷检测及大小和色度的分级。试验结果表明:基于机器视觉的火龙果自动分级系统可以高效率、高准确率地实现对火龙果的自动分级,为后续产业化机器视觉水果分级系统提供了技术支持。     

基于机器视觉的石榴品质自动分级方法

采用人工检测的石榴外观品质等级分级方法存在准确率和效率低的问题,提出一种基于机器视觉的石榴品质分级方法。首先,采用机器视觉系统采集石榴样本图像,进行去噪处理与获取掩模图像;其次,提取去噪图像的红、绿、蓝分量,用蓝色分量减去红、绿色分量得到色差图像,并对色差图像进行阈值分割;然后,对分割图像采用数学形态学处理获得连通的疑似缺陷区域的边界,提取纹理特征并根据缺陷与非缺陷区域纹理特征的不同来标记缺陷区域;最后,将缺陷面积与总面积之比和缺陷数目作为划分等级的依据,对石榴品质等级进行划分。试验结果表明：本方法总体分级准确率达到92.9%,能够高效、准确地识别石榴表面缺陷并进行品质分级,为实现自动分级的产业化提供思路。     

机器视觉在柑橘分级技术上的研究进展

为了解决水果分选过程中,人工分选费时费力,机械分选可能会刮伤果皮,机器视觉技术用于水果行业分选有着巨大的优势。文章综述了近几年国内外机器视觉技术在水果品质分选行业的分级技术研究现状。目前学术界采用传统图像处理技术研究机器视觉柑橘检测分级方法都是人为设计特征,分选准确率有待提高,近几年深度学习算法在图像处理上表现出了极好的检测效果,该方法不需要人为设计特征,只需要训练足够的样本数据,就可输出想要的结果。针对传统图像处理技术存在的弊端,深度学习算法尤其是卷积神经网络算法（CNN）在柑橘品质检测分级上有着巨大的研究价值。     

基于机器视觉的蒜头最大横切面直径分级方法

针对中国蒜头分选率和分选精度较低而影响其商品价值等现状,设计了一套基于机器视觉技术的大蒜蒜头分选系统,以蒜头最大横切面直径作为分级标准,利用VC6.0编程实现上述分级模型的算法。试验选择3 2 0个金乡蒜头样本对其进行测试,该装置对蒜头总体筛选精度达到9 0.9 3 7 5%。试验结果表明:利用机器视觉技术可以对大蒜蒜头进行分级。     

基于机器视觉红枣缺陷检测装置的设计与试验

基于机器视觉的红枣缺陷检测研究中,普遍采用单相机采像,由于相机位置固定,加之红枣通常由普通传送带运送,红枣间易产生堆积、黏连造成红枣之间相互遮挡和红枣自身遮挡,导致红枣表面完整图像无法被采集,即使改用多相机采相也存在盲区,仍无法解决采集的图像不完整,导致检测准确率降低的问题.为了解决以上问题,设计了一种基于机器视觉红枣...     

基于PLC和机器视觉的水果自动分级系统研究

介绍了水果自动分级系统总体设计,并从机器视觉模块和水果图像处理等两方面介绍了系统的视觉模块,最后基于图像处理和PLC控制技术实现了水果自动分级功能.试验结果表明:系统能够对水果进行等级分拣,系统最高精度为98％,具有较高的可靠性、可信性及一定的推广价值.     

基于机器视觉和光谱技术水果分级的研究进展

机器视觉和光谱技术广泛应用于农业机械化领域,对推动农业智能化发展起着至关重要的作用。针对机器视觉在水果分级方面的应用现状,从研究对象的选取、检测分级特性指标以及检测方法的选择、机械装置及生产线开发3方面综述了研究的进展和存在的问题,并预测了相关的发展趋势,为机器视觉技术在农业中的应用提供了参考。     

无核白葡萄干机器视觉色泽分级研究

采用机器视觉技术,针对新疆无核白葡萄干的颜色特征进行分级研究,提取HIS颜色图像,采用中值滤波法滤波,采用最大类间方差法分割图像,采用形态学开运算去除二值图像中的伪目标区域,获得最佳二值图像。同时,分析色调灰度直方图和颜色矩均值直方图,确定采用H、S、I分量颜色的一阶矩、二阶矩、三阶矩作为特征值建立BP神经网络的色泽分级模型,分级准确率最高为96.42%。     

机器视觉技术在农产品分级分选中的应用

机器视觉技术在农业自动化领域中的应用得到了广泛研究.为此,针对机器视觉技术在农产品分级分选自动化方面的研究情况进行了综述;同时,介绍了目前比较成熟的分级分选设备,并提出了机器视觉技术在农产品分级分选应用中存在的问题及发展方向.     

基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统设计

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...     

基于机器视觉的三七种苗分级检测方法研究

利用机器视觉技术对三七种苗样本进行外观品质分级.采集200株三七种苗的图像并进行预处理,研究了像素点个数与种苗质量之间的关系,建立了线性预测模型,并提取了影响三七外观品质分级的种类、鹰嘴、侧根数的重要特征参数,采用支持向量机建立了三七种苗外观品质分级模型.研究结果表明:种苗质量与像素点个数之间有极显著的线性关系,外观品...     

中国柑橘外部品质机器视觉检测分级技术研究现状与展望

柑橘外部品质是影响消费者采购和决定市场价值的重要因素之一。柑橘颜色、大小、形状和缺陷等外部品质指标的人工检测与分级费时、费力并且主观性强。因检测结果客观性好、自动化程度高,传统机器视觉技术和高光谱视觉技术成为果蔬外部品质检测技术与装备研究的热点。综述了我国机器视觉技术和高光谱视觉技术在柑橘外部品质检测技术与装备的研究现状、面临的挑战和未来发展的方向。