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基于掩模及边缘灰度补偿算法的脐橙背景及表面缺陷分割 总被引:7,自引:2,他引:7
缺陷检测一直是利用计算机视觉技术进行水果自动分级的难点。为了解决带有缺陷的水果在图像分割时部分缺陷容易被误分割为背景这一问题,以脐橙为研究对象,首先提取B分量,利用B分量构建掩模图像,然后对R分量图像进行掩模,从而在不损伤缺陷的情况下实现了水果与背景100%分割。考虑到水果呈球状,检测时边缘灰度较低,在缺陷分割时容易出现误分割,提出快速水果图像边缘灰度补偿算法,利用此算法,对6种常见脐橙缺陷,共计220幅图像,设定分割阈值为165,使不同灰度等级的缺陷一次性分割成功,分割率最高为100%,最低为79.5%。试验结果表明由于单阈值的使用,提高了缺陷分割效率。 相似文献
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提出一种应用高光谱成像技术检测葡萄可溶性固形物含量的方法。使用高光谱成像系统采集葡萄漫反射光谱,在500~1 000 nm光谱,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)进行光程校正,结合一阶微分(1-Der)、二阶微分(2-Der)、Savitzky-Golay(S-G)平滑方法及其组合对原始光谱进行预处理,建立可溶性固形物含量的偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)模型。结果表明:采用PLS和SMLR建模方法均取得较好的预测效果。采用经过MSC、1-Der和S-G平滑相结合预处理后的光谱建立PLS预测模型,校正集的相关系数Rc为0.979 1,RMSEC为0.265,预测集的相关系数Rp为0.962 0,RMSEP为0.372;采用原始光谱、1-Der和SG平滑相结合预处理后的光谱建立SMLR预测模型,校正集的相关系数Rc为0.967 8,RMSEC为0.327,预测集的相关系数Rp为0.947 2,RMSEP为0.394。以上表明,基于高光谱成像技术可以实现采后葡萄可溶性固形物含量的准确无损检测。 相似文献
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针对当前水果检测分级过程中大型水果承载托辊形式单一的问题,设计了一种新型双锥压缩式哈密瓜承载托辊。该托辊不仅能够实现哈密瓜的360°旋转,还能够在蓄能弹簧的作用下自动适应不同大小的哈密瓜,增加哈密瓜在旋转过程中的稳定性。通过对100个成熟哈密瓜样本进行测量,建立了哈密瓜的质量及纵横径尺寸数据库,并在此数据库的基础上对双锥压缩式哈密瓜承载托辊的参数进行了设计和计算。计算结果表明:双锥压缩式哈密瓜承载托辊的承载范围为1.5~5kg,锥形滚子的斜边与中心轴线之间的角度为29°,弹簧刚度为0.169 N/mm。本文所设计的双锥压缩式哈密瓜承载托辊能够较好地适应哈密瓜的检测分级,具有一定的创新性。 相似文献
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<正>1国内滚动轴承的分类及代号1.1滚动轴承的类型根据轴承所承受的外载荷方向的不同,滚动轴承可分为向心轴承、推力轴承和向心推力轴承三大类。根据滚动体种类的不同,滚动轴承又可分为球轴承和滚子轴承。根据轴承的调心性能不同,滚动轴承 相似文献