鸭蛋大小及蛋心颜色自动分级系统软件研制

用VC 6 .0编制的鸭蛋大小及蛋心颜色自动分级系统软件由初始化模块、启动停止模块、图像采集模块、图像处理模块、信号I O模块及系统日志模块组成。初始化模块完成图像采集卡和数字量I O卡的初始化 ;启动停止模块建立和消亡用于监控光室状况和进行图像处理与分析的线程 ;信号I O模块将获得的分级信号送到分级执行机构 ,同时也将鸭蛋到达光室信号反馈至计算机 ;图像采集模块将CCD摄取的鸭蛋图像由图像采集卡采集到主机内存中 ;图像处理模块对主机内存中的图像进行分析后得出分级信息 ;系统日志模块记录系统的启动运行情况和当前系统检测鸭蛋的数量。系统软件运行试验结果表明 ,软件工作稳定可靠 ,大小分级误差± 3g ,颜色分级准确度达 90 %以上     

鸭蛋大小及蛋心颜色自动分级系统软件研制

用VC6.0编制的鸭蛋大小及蛋心颜色自动分级系统软件由初始化模块、启动停止模块、图像采集模块、图像处理模块、信号I/O模块及系统日志模块组成.初始化模块完成图像采集卡和数字量I/O卡的初始化;启动停止模块建立和消亡用于监控光室状况和进行图像处理与分析的线程;信号I/O模块将获得的分级信号送到分级执行机构,同时也将鸭蛋到达光室信号反馈至计算机;图像采集模块将CCD摄取的鸭蛋图像由图像采集卡采集到主机内存中;图像处理模块对主机内存中的图像进行分析后得出分级信息;系统日志模块记录系统的启动运行情况和当前系统检测鸭蛋的数量.系统软件运行试验结果表明,软件工作稳定可靠,大小分级误差±3g,颜色分级准确度达90%以上.     

鸭蛋新鲜度模型的试验研究

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。     

鸭蛋品质自动测控系统的分级控制与设计

应用计算机视觉技术和PLC与计算机通讯原理,设计出鸭蛋品质分级控制系统,实现鸭蛋品质参数（颜色、大小、新鲜度和壳厚）准确、快速、稳定的在线检测。试验研究表明,鸭蛋品质自动测控设备分系统具有良好的应用前景。     

鸭蛋动态图像预处理和获取颜色特征参数的算法

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。     

基于机器视觉的鸭蛋裂纹自动检测

通过计算机视觉系统获取鸭蛋表面的图像,利用颜色特征参数和灰度阈值方法对图像进行分割.提取分割后的裂纹区域和噪声区域的6个几何特征参数,对图像进行识别,裂纹识别率为93.392%,噪声识别率为93.602%.     

机器视觉在线检测核桃大小软件设计

【目的】设计一种可以利用机器视觉对核桃大小进行在线分级处理的软件。【方法】通过配置大恒USB2.0工业相机,实时获取核桃在线检测时RGB图像,利用VS2010开发出界面程序对采集到的图像源数据进行格式转换和预处理,获得轮廓图像。利用OpenCV的图像矩计算原理提取核桃外形尺寸数据,为下位机控制板提供等级信号控制不同等级电磁阀动作。【结果】软件可以同步显示处理前后的图像,实现了图像优化采集和分割阈值手动调节。【结论】基于机器视觉在线检测核桃大小软件可以判定不同外形尺寸大小的核桃,可以将分级信号准确送出。     

基于机器视觉的花生大小检验

获取大小不一的花生图像,调整图像大小,并进行二值化处理,求出图像中花生象素和,通过SPSS软件找出花生图像象素和A和大小S之间的数学关系,编制基于MATLAB的花生大小检测软件,通过自动求象素和从而求得花生的大小.     

基于机器视觉的山核桃等级检测技术

提出了一种基于机器视觉的山核桃等级检测方法。在对山核桃形状充分理解的基础上,采用CCD相机获取其数字图像,通过数学形态学的方法,提取山核桃图像的横径、果长、大小等特征。结合山核桃的几何尺寸建立数学模型。根据山核桃从业人员建议,对这些特征赋予一定的权重,建立综合等级评价标准,据此来综合评定山核桃的等级。试验结果表明,该分级方法较机器筛选法更客观、合理,分级结果更符合人们的消费心理和视觉习惯。     

机器视觉在农产品检测与分级中的应用与展望

计算机技术的发展与计算机速度的提高和硬件成本的下降,使得机器视觉技术在农产品检测领域中的应用越来越广泛,论述了国内外机器视觉技术在农产品检测中的应用研究和发展情况,同时指出了进一步研究的方向。     

鲜鸭蛋及其制品的营养成分初步分析

试验通过对鲜鸭蛋、皮蛋和咸蛋的粗蛋白、粗脂肪、灰分、含水量以及17种氨基酸含量的测定,分析比较了它们的基本营养指标,为阐明其营养价值提供了初步的营养依据.试验结果表明,鲜鸭蛋及鸭蛋制品中的粗蛋白含量处于同一水平,而粗脂肪、灰分以及水分含量的差异显著(P=0.05).咸蛋与鲜鸭蛋中的17种氨基酸含量大致保持一致,而皮蛋中的Cys和Arg含量显著低于鲜鸭蛋(P=0.05).营养分析表明,鲜鸭蛋及其制品的营养价值在蛋白质方面与鸡蛋相当,在脂肪和矿物质含量上优于鸡蛋,因此在饮食结构中,可作为鸡蛋的有益补充.     

咸鸭蛋蛋清微滤脱盐工艺研究

采用稀释结合匀浆的方法以降低咸鸭蛋蛋清的粘度,再利用微滤法对其进行脱盐淡化处理.以咸鸭蛋蛋清液粘度为指标,通过单因素试验、正交试验确定最优前处理工艺,结果表明：咸鸭蛋蛋清脱盐淡化前处理最优工艺条件为：料液比1∶4,匀浆时间120 s,匀浆转速12000 r/min,在此条件下,咸鸭蛋蛋清混合液粘度为9 mPa·s,粒度为24 μm.以微滤脱盐率为指标,通过单因素试验、正交试验确定最优处理工艺,结果表明：微滤压差0.12 NPa,微滤4次,微滤时间120 min,在此条件下,咸鸭蛋蛋清脱盐率达92.43％,蛋白质截留率78.5％.     

鸭蛋破损检测的试验研究

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％。     

日粮能蛋值对高邮鸭产蛋性能及蛋品质的影响

为探索高邮鸭产蛋期日粮适宜的能蛋值,选择280日龄健康状况良好的高邮鸭蛋鸭270只进行为期66d的饲养试验,研究不同能蛋值日粮对高邮鸭产蛋性能和蛋品质的影响。结果表明:日粮能蛋值对高邮鸭蛋鸭采食量的影响不显著(P>0.05),但高能高蛋白日粮的采食量低于其他组。日粮能量、蛋白质含量分别为11.30MJ/kg和17.07%时其蛋重、料蛋比和产蛋数均最高。日粮能蛋值对蛋品质指标的影响不大。日粮蛋白质对鸭蛋氨基酸含量的影响较大,日粮能蛋比值在0.62～0.66MJ/kg时能获得较高的氨基酸含量。结论:高邮鸭产蛋期的日粮能量、蛋白质含量分别以11.30MJ/kg和17.07%为宜,能获得较好的产蛋性能和蛋品质。     

天然红心鸭蛋对小鼠肝脏的影响

为探讨食用不同剂量天然红心鸭蛋蛋黄粉对小鼠肝脏的影响.将昆明小鼠分成5组:A组(对照组),B组(普通蛋黄组)、C组(红心蛋黄低剂量组)、D组(红心蛋黄中剂量组)和E组(红心蛋黄高剂量组),6周后处死小鼠.测定小鼠体质量变化、肝脏质量及血脂脂质含量,并观察小鼠肝脏病理切片.通过H.E染色观察,结果表明,摄入高剂量的红心蛋黄粉会导致小鼠脂肪在肝细胞内沉积和变性,且随着剂量的增加小鼠体质量、肝重、血脂总胆固醇(TC)和高密度脂蛋白-胆固醇(HDL-C)都显著增加.这说明食用高剂量的天然红心鸭蛋蛋黄粉对小鼠肝脏脂质代谢有一定影响,能造成小鼠轻微脂肪肝.     

散装卤制鸭翅尖中乳酸菌生长预测模型研究

[目的]探讨散装卤制鸭翅尖中乳酸菌的生长规律。[方法]采用Gompertz模型对不同温度条件下散装卤制鸭翅尖中乳酸菌的生长曲线进行拟合,利用平方根模型构建乳酸菌的二级模型,并应用计算准确因子(Af)和偏差因子(Bf)验证建立的生长模型。[结果]试验表明,Gompertz模型能很好地模拟不同温度下乳酸菌的生长情况(R2>0.98);数学检验参数Af、Bf接近1.0,均在接受范围。平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到乳酸菌的生长预测二级模型。[结论]该模型可预测5～25℃范围内乳酸菌的变化情况,为散装卤制鸭翅尖腐败微生物的预测研究提供理论依据。