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基于机器视觉的干制红枣大小分级方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现干制红枣的大小自动分级,介绍了应用机器视觉的干制红枣自动分级方法,利用CCD摄像机获取红枣的样本图像,应用MATLAB软件编程实现了样本图像的灰度化、二值化、图像分割、图像滤波、图像形态学处理、边缘检测和特征量提取等处理,参照干制红枣分级标准完成了红枣自动分级。通过实验数据回归分析得出红枣实测纵径、果质量与识别值当量值之间的数学检测模型,其决定系数分别达0.995 5和0.948 1。实验表明,采用句法模式识别对数据进行红枣大小分级,分级准确率达85%。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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基于机器视觉的蒜头最大横切面直径分级方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 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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基于机器视觉的茶陇识别与采茶机导航方法 总被引:5,自引:0,他引:5
为提高机器采摘茶叶整体质量及采摘效率,提出一种基于机器视觉的机采茶陇识别与采茶机导航的方法。在采茶机器的前方配置摄像头用于获取待采摘茶陇的视频图像,对安装在采茶机上的摄像机内外参数进行离线标定;对茶陇的视频图像用高斯滤波、颜色坐标系转换、局部OTSU多阈值法图像分割、最小二乘法直线拟合等算法进行处理,提取出茶陇的左右边缘线;根据标定结果计算出茶陇中心线,并在驾驶座的显示屏上标识出目前采茶机的采摘状态,包括茶陇中心线和采茶机的偏移情况,提示驾驶员根据识别结果进行适当调整。实验结果表明,提出的基于机器视觉的机采茶陇识别及采茶机导航的方法能有效解决目前机采茶叶老嫩茶叶一刀切下的弊端,为完全自动化采摘奠定了基础。 相似文献
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针对紧固套缺陷检测中人工检测效率低等问题,设计了基于机器视觉的紧固套缺陷检测方法.首先根据紧固套的特点搭建了图像采集平台,突出缺陷特征;然后基于Halcon设计了相应的缺陷检测方法:先通过模板匹配的方法对检测区域定位;再使用基于频域图像差分的方法抑制干扰,突显缺陷特征;然后使用改进的动态阈值法得到缺陷备选图;最后使用面... 相似文献
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