基于计算机视觉和声学响应信息融合的鸡蛋裂纹检测

• 作者: 刘明 屠康 潘磊庆 詹歌 邹秀容
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 裂纹 计算机视觉 神经网络 鸡蛋 声学响应 检测
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 332-337
• 分类号: TP274+.3|TS253.2
• 字数: 4170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.11.056

摘要

为了提高对鸡蛋裂纹识别的准确性,建立利用计算机视觉和声学响应信息融合技术检测鸡蛋裂纹的系统,首先采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号,提取了4个特征频率、偏斜度平均值和崤度平均值共6个特征参数,作为人工神经网络的输入量,创建了结构为6-15-1的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹.其次,利用计算机视觉系统获取鸡蛋表面图像,提取了区域面积、圆形度、区域长径、短径和长短径之比共5个特征参数,作为BP人工神经网络的输入量,创建了结构为5-10-1的3层BP神经网络模型识别鸡蛋裂纹.最后,根据计算机视觉与声学响应技术检测鸡蛋裂纹结果的差异,融合二者的信息进行最终判断.结果表明:单独利用声学响应技术对裂纹鸡蛋判别准确率达92%,计算机视觉对裂纹鸡蛋的判别准确率只有68%.而将2种技术进行信息融合,对裂纹鸡蛋判别准确率可达98%,优于单一技术,能够发挥计算机视觉技术和声学技术检测的优势,充分保证鸡蛋的质量和安全.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屠康	南京农业大学食品科技学院	182	3053	29.0	45.0
2	潘磊庆	南京农业大学食品科技学院	87	1264	19.0	31.0
3	刘明	南京农业大学食品科技学院	12	245	7.0	12.0
4	詹歌	南京农业大学食品科技学院	7	117	6.0	7.0
5	邹秀容	南京农业大学食品科技学院	4	60	3.0	4.0