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摘要:
为了实现马铃薯的自动分级,设计了基于V型平面镜同时获取三面图像的马铃薯机器视觉分级系统,并提出了相应的分级算法.根据大小特性,提出基于最小外接柱体体积法的马铃薯大小分级检测方法;根据外形特性,采用最长径外接矩形的宽高比法,实现了类圆形、椭圆型以及长型马铃薯的分类;根据马铃薯缺陷特点,分别提出以缺陷面积大小作为判别准则的孔洞、干腐马铃薯判别方法,以外接矩形对角线长度作为判别准则的机械损伤马铃薯判别方法和基于交叉法的发芽、畸形马铃薯检测方法.最终马铃薯的分级正确率为91.0%.试验结果表明:基于机器视觉的马铃薯自动分级检测方法可行,可用于马铃薯外部品质的在线检测.
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文献信息
篇名 基于机器视觉的马铃薯自动分级方法
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 机器视觉 分级 在线检测 表面缺陷 马铃薯
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 178-183
页数 分类号 S532|TP391.41
字数 3839字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.07.030
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 李小昱 华中农业大学工学院 88 1907 26.0 39.0
2 周竹 华中农业大学工学院 14 661 13.0 14.0
3 黄懿 华中农业大学工学院 5 289 4.0 5.0
4 文东东 华中农业大学工学院 4 225 4.0 4.0
5 汪成龙 华中农业大学工学院 6 344 5.0 6.0
6 陶海龙 华中农业大学工学院 10 469 9.0 10.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
分级
在线检测
表面缺陷
马铃薯
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
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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