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摘要:
农产品的大小是农产品分级的重要特征之一.本文以柑桔为研究对象,对利用计算机图像处理技术检测柑桔横径的方法进行了探索.研究了柑桔图像的平滑和边缘提取方法,比较了利用Sobel算子和跟踪虫(tracking bug)法所得到的柑桔边缘,发现跟踪虫法寻找边界的速度比用Sobel算子快,且不需要进行细化处理.为了适应实际生产中柑桔方向的随机性和外形的不规则性的要求,使柑桔尺寸检测的方法有更好的适应性,设计了一种利用柑桔的最小外接矩形(MER)求最大横径的方法,并在柑桔的外形尺寸检测中进行了验证,实际最大横径Dr与预测最大横径的相关性为0.9982,利用此方法估测果径的最大误差在1.30mm以内,最大相对误差为2.64%,平均相对误差为1.35%,GB/T12947-91鲜柑桔分级标准中均以5mm为分等标准差,故MER法的精度能满足实际生产中柑桔分级精度的要求.本研究结果不仅为进一步研究开发基于图像处理技术的柑桔品质检测系统打下了基础,而且可用于对其他农产品进行检测.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于最小矩形法的柑桔横径实时检测方法研究
来源期刊 生物数学学报 学科 工学
关键词 柑桔 最大横径 图像处理 最小矩形法 实时检测
年,卷(期) 2004,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 352-356
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3019字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-9626.2004.03.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 应义斌 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 196 6705 47.0 66.0
2 马俊福 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 8 296 5.0 8.0
3 成芳 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 32 711 15.0 26.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
柑桔
最大横径
图像处理
最小矩形法
实时检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生物数学学报
季刊
1001-9626
34-1071/O1
辽宁省鞍山师范学院158信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
1623
总下载数(次)
3
总被引数(次)
11259
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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