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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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为了了解阳澄湖中华绒螯蟹养殖区生境中水和底泥元素的含量特征,同时对阳澄湖蟹与环境水和底泥元素的相关性进行研究,本研究周年期间逐月采集了阳澄湖养殖围网区中华绒螯蟹的水与底泥样本,使用电感耦合等离子质谱仪对水样进行了测定,同时利用电感耦合等离子体质谱仪、电感耦合等离子体原子发射光谱仪和X射线荧光光谱对底泥样品元素进行了测定。结果显示阳澄湖养殖区水样的矿质元素含量符合淡水养殖标准且同样满足国家Ⅰ类水标准;底泥样本的矿质元素均不在风险筛选值范围内。对用于中华绒螯蟹原产地鉴别的Na等10种元素结果进行Pearson相关性分析结果显示蟹样和水样之间Ba成极显著正相关(P<0.01),Mg和Zn显著正相关(P<0.05);蟹样和泥样元素相关性分析中,K成显著负相关(P<0.05)。阳澄湖养殖区水、泥均不存在重金属污染的问题,同时阳澄湖蟹与养殖环境也存在一定的相关性。 相似文献