毛叶枣的计算机视觉分级技术研究

根据农业部发布的农业行业标准NY/T484-2002,基于NI Vision Assistant系列软件对毛叶枣提出了一种自动分级方法。以黑色传送带为背景,采用CCD摄像机在毛叶枣样本的滚动中采集图像,通过对图像进行初步分割、灰度化、平滑去噪、增强、边缘检测、二值化等处理得出样本果实大小、表面缺陷大小以及果梗识别,进而借助机械手完成对毛叶枣品质的自动分级,识别结果与人工挑选结果吻合率分别达到:优等品吻合92.43%,一等品吻合96.34%,二等品吻合95.60%,残次品吻合95.95%。

计算机视觉在毛叶枣可食率估测中的应用研究

随着食品加工业的发展,对果实的自动分级技术要求越来越高,仅仅依据果皮损伤情况、色泽、果梗保存情况等指标项来进行水果品质分级已不能满足生产需要,可食率便成为对果实品质筛选分级的一个重要参考指标。为此,阐述了一种基于计算机视觉技术对毛叶枣可食率的无损估测方法,即在不破坏果实完整性的情况下,通过对毛叶枣的X光透视图像进行处理,分别估测出毛叶枣果实和果核的体积、质量,进而完成对可食率的估算。

热带特色农产品RFID标识的信息分类和编码的研究

随着全球经济和科技的发展,RFID技术成为21世纪最具潜力的十大技术之一。本文主要介绍热带特色农产品RFID标识的信息分类和编码研究,为RFID技术在热带农业上的应用提供基础技术和运行保证。