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本章提出了一种基于概率神经网络(PNN)结合机器视觉的鸭蛋表面裂痕检测方法,配合背景光照法,结合灰度图像处理、图像高斯滤波处理、图像分割处理等算法去除图像杂质干扰,采用反锐化掩模局部对比度增强的分段增益改进算法来增强裂痕,收集裂痕、污点的相关信息作为数据集录入PNN神经网络,进行识别判断。本研究对1 600张鸭蛋图片样本进行采样分析,将鸭蛋分为好蛋、脏污蛋、裂纹蛋3种。试验表明,该系统对干净无损蛋、脏污无损蛋、裂纹蛋的检测准确率分别达到了95.1%、77.9%、95.3%,具有较好的泛化性和鲁棒性,符合复杂鸭蛋生产加工环境的应用需求。 相似文献
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传统的鸭蛋外壳检测主要依靠人工检测进行,主观性大,检测精度差,效率低,耗费了大量的人力物力,还会造成鸭蛋的二次损坏,严重影响鸭蛋的出口和销售。为此,深入研究了机器视觉技术,并将其应用在鸭蛋外壳检测系统中,构建了基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统总体设计方案,完成了图像采集模块的硬件设计。工作时,对待检测鸭蛋进行自动拍照,完成摄像机图像的采集;通过建立小孔摄像机模型,确定样本图像和摄像机图像的比例关系;通过对样本图像进行图像灰度转换、二值化处理、边缘检测等处理,实现对鸭蛋外壳的智能检测。最后,进行鸭蛋外壳检测试验,结果表明:基于机器视觉的鸭蛋外壳检测系统结构能够实现对鸭蛋进行自动检测,智能区分完好鸭蛋和有裂纹鸭蛋,检测精度高、性能稳定,有效提高了鸭蛋外壳检测效率。 相似文献
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基于单目多视角机器视觉的珍珠在线分类装置 总被引:1,自引:0,他引:1
利用摄像机前放置多枚平面镜组成的对称斗型腔体构成以物为中心的单目多视角摄像装置,在摄像机投影平面上直接获取从不同视角拍摄的珍珠表面图像;然后对不同视角的珍珠表面图像进行处理,获得反映珍珠品质的各种特征值;最后用特征融合的方式判定珍珠的品质。实验结果表明,设计的基于单目多视角机器视觉装置能保证在一个统一的颜色系统中一次获得珍珠整个球体表面的图像,实时完成珍珠的大小、形状、光泽、瑕疵和颜色等外观品质指标的视觉检测与分类。 相似文献
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为了提高核桃分级机械的作业效率及保证分级合格率,设计并试制了一款滚筒式核桃分级装置。通过运用三维建模软件SolidWorks对核桃分级装置进行建模,使用离散元软件模拟核桃分级过程,并以温185核桃为试验对象,对样机进行分级试验。结果表明:当分级筛笼转速为26r/min、筛笼倾角为1.5°、进料口尺寸为70mm时,核桃分级合格率最高,样机试验结果与仿真试验结果基本相同。因此,运用仿真软件对分级装置进行辅助设计是可行的,可为其它分级装置的设计提供参考。 相似文献
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随着人们生活水平的提高,对花卉的需求量不断攀升。目前,在盆花规模化生产中大多采用人工分级,存在分级标准不统一、分级效率不高及分级结果不准确等问题。为此,针对花盆口径120mm、底径90mm、高度9 0 mm的盆栽花卉,开发了一套基于机器视觉的盆栽花卉分级旋向装置。该装置可以用单一相机在同一位置获取盆栽花卉多方向的综合信息;通过试验考察了在旋向装置中盆栽花卉前进速度、旋转速度与两条旋向输送带速度的关系。结果表明:当旋转180°获取两幅盆栽花卉图像时,视窗的最小范围在160mm。 相似文献
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基于计算机视觉技术的水果分级研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
较为全面地介绍了国内外基于计算机视觉技术的水果外观品质的单指标分级、多指标综合分级和水果内部品质检测分级的研究现状与方法,指出了现有研究中研究对象较单一、图像采集不全面、图像处理算法不多、精度不高等存在的主要问题.同时,提出了未来水果分级的发展方向,认为水果内外品质融合的一体化分级技术是未来的发展趋势. 相似文献