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基于机器视觉黄瓜果实自动分级方法
被引量:
6
1
作者
李明
房俊龙
+4 位作者
乔翊博
刘超
张伶鳦
赵朝阳
栾吉玲
《农机化研究》
北大核心
2016年第11期229-233,共5页
为实现黄瓜果实快速准确分级,以摄像头为视频采集模块、DSP核心处理器为主控制模块、机械手为执行模块,并借助质量控制、电机传送等辅助单元,构建了自动化分级平台。参照国家标准NY/T1587-2008,利用图像处理方法对黄瓜果实图像的瓜长、...
为实现黄瓜果实快速准确分级,以摄像头为视频采集模块、DSP核心处理器为主控制模块、机械手为执行模块,并借助质量控制、电机传送等辅助单元,构建了自动化分级平台。参照国家标准NY/T1587-2008,利用图像处理方法对黄瓜果实图像的瓜长、把长、横径差、弓形高度进行了提取和计算。选取长春密刺、龙杂黄七号、露秋一号3个品种240根黄瓜果实作为试验样本,抽取每个品种的20个样本作为图像提取数据分析,其余60个样本作为自动分级平台测试。测试结果显示:该平台的平均分级精度为96.7%,每分钟约检测35根果实,相较人工分级具有快速、无损、准确、客观的特点,为机器视觉技术应用于椭长形果实自动化分级提供了重要依据。
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关键词
机器视觉
图像处理
黄瓜
果实
分级
机械手
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职称材料
题名
基于机器视觉黄瓜果实自动分级方法
被引量:
6
1
作者
李明
房俊龙
乔翊博
刘超
张伶鳦
赵朝阳
栾吉玲
机构
东北农业大学电气与信息学院
出处
《农机化研究》
北大核心
2016年第11期229-233,共5页
基金
黑龙江省博士后科研启动基金项目(LBH-Q13022)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531004)
文摘
为实现黄瓜果实快速准确分级,以摄像头为视频采集模块、DSP核心处理器为主控制模块、机械手为执行模块,并借助质量控制、电机传送等辅助单元,构建了自动化分级平台。参照国家标准NY/T1587-2008,利用图像处理方法对黄瓜果实图像的瓜长、把长、横径差、弓形高度进行了提取和计算。选取长春密刺、龙杂黄七号、露秋一号3个品种240根黄瓜果实作为试验样本,抽取每个品种的20个样本作为图像提取数据分析,其余60个样本作为自动分级平台测试。测试结果显示:该平台的平均分级精度为96.7%,每分钟约检测35根果实,相较人工分级具有快速、无损、准确、客观的特点,为机器视觉技术应用于椭长形果实自动化分级提供了重要依据。
关键词
机器视觉
图像处理
黄瓜
果实
分级
机械手
Keywords
machine vision
image processing
cucumber
the fruit
classification
manipulator
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S642.2 [农业科学—蔬菜学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉黄瓜果实自动分级方法
李明
房俊龙
乔翊博
刘超
张伶鳦
赵朝阳
栾吉玲
《农机化研究》
北大核心
2016
6
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职称材料
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参考文献
引证文献
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