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基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法
  • ISSN号：1002-6819
  • 期刊名称：《农业工程学报》
  • 时间：0
  • 分类：S532[农业科学—作物学] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(51175389)
作者： 王红军, 熊俊涛, 黎邹邹, 邓建猛, 邹湘军
关键词： 无损检测, 图像处理, 分级, 机器视觉, 马铃薯, 特征参数
中文摘要：

马铃薯自动分级过程中,存在既要保证分级精度又对分级速度有一定要求的难点问题。该文探讨了利用机器视觉技术快速获取马铃薯图像特征参数,结合多元线性回归方法,建立马铃薯质量和形状分级预测模型,实现基于无损检测的马铃薯自动分级。搭建了同时获取马铃薯三面投影图像的机器视觉系统,通过图像数据处理获得马铃薯俯视图像轮廓面积、两侧面图像轮廓面积、俯视及侧面图像外接矩形长度及宽度数据等图像特征参数,通过多元数据回归分析,建立了马铃薯质量和形状分级预测模型。选择100个试验样本运用该方法进行质量和形状分级模型构建和预测,采用电子称获取样本实际质量,采用目测法对马铃薯进行形状分选。对比试验结果表明,质量分级相关度系数R为0.991,形状分级分辨率为86.7%。表明该方法对马铃薯质量和形状分级进行预测具有可行性,可运用于马铃薯自动分选系统中。

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期刊信息
  • 《农业工程学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业工程学会
  • 主编：朱明
  • 地址：北京朝阳区麦子店街41号
  • 邮编：100125
  • 邮箱：tcsae@tcsae.org
  • 电话：010-59197076 59197077 59197078
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6819
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2047/S
  • 邮发代号:18-57
  • 获奖情况:
  • 百种中国杰出学术期刊,中国精品科技期刊,中国科协精品科技期刊工程项目期刊,RCCSE中国权威学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,英国食品科技文摘,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:93231