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LOG和Fisher算法的壳类食品表面裂纹检测方法
被引量:
2
1
作者
吴剑杰
《食品工业》
CAS
北大核心
2020年第10期325-328,共4页
为提高禽蛋表面裂纹检测的准确性,以鸡蛋表面裂纹检测为研究对象,结合机器视觉设计一种表面裂纹检测方法。给出鸡蛋表面图像采集系统结构。重点论述裂纹图像分析方法,采用负LOG算子实现裂纹图像增强;利用双阈值分割算法实现裂纹区域识别...
为提高禽蛋表面裂纹检测的准确性,以鸡蛋表面裂纹检测为研究对象,结合机器视觉设计一种表面裂纹检测方法。给出鸡蛋表面图像采集系统结构。重点论述裂纹图像分析方法,采用负LOG算子实现裂纹图像增强;利用双阈值分割算法实现裂纹区域识别;在消除鸡蛋边缘后,采用Fisher算法完成裂纹识别。试验结果表明,所述方法对裂纹的识别准确率达98.5%,具有较高检测精度;所述表面图像处理算法可有效避免噪声等干扰影响,处理效果较好,可满足检测要求;该方法可适用于绝大多数禽蛋表面裂纹检测。
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关键词
裂纹检测
机器视觉
负log算子
双阈值分割
Fisher算法
原文传递
题名
LOG和Fisher算法的壳类食品表面裂纹检测方法
被引量:
2
1
作者
吴剑杰
机构
绍兴职业技术学院
出处
《食品工业》
CAS
北大核心
2020年第10期325-328,共4页
文摘
为提高禽蛋表面裂纹检测的准确性,以鸡蛋表面裂纹检测为研究对象,结合机器视觉设计一种表面裂纹检测方法。给出鸡蛋表面图像采集系统结构。重点论述裂纹图像分析方法,采用负LOG算子实现裂纹图像增强;利用双阈值分割算法实现裂纹区域识别;在消除鸡蛋边缘后,采用Fisher算法完成裂纹识别。试验结果表明,所述方法对裂纹的识别准确率达98.5%,具有较高检测精度;所述表面图像处理算法可有效避免噪声等干扰影响,处理效果较好,可满足检测要求;该方法可适用于绝大多数禽蛋表面裂纹检测。
关键词
裂纹检测
机器视觉
负log算子
双阈值分割
Fisher算法
Keywords
crack detection
machine vision
negative
log
operator
double threshold segmentation
Fisher algorithm
分类号
TS253.7 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LOG和Fisher算法的壳类食品表面裂纹检测方法
吴剑杰
《食品工业》
CAS
北大核心
2020
2
原文传递
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参考文献
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