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摘要:
利用机器视觉技术进行采后荔枝的品质检测与分级有重要意义.首先结合摄像机与荧光光谱仪进行了荔枝图像的光谱分析,荧光作为激发光进行荔枝果皮的发射光谱特性分析,确定了不同荧光照射荔枝果实表皮的视觉检测方法的可行性;然后设计了具有不同颜色光照转换控制功能的机器视觉系统,选定了红色、蓝色和绿色荧光灯,对正常和微损伤两种品质状态的荔枝果实荧光图像进行灰度直方图统计分析,确定了利用蓝色荧光作为照射光源以及HSV颜色空间的V分量进行微损伤荔枝果实图像识别的方法,利用探索性分析法对荔枝果实视觉检测试验结果进行统计与分析,确定了正常与微损伤荔枝果实图像分割的灰度图阈值范围,结合优化的圆拟合算法,实现了荔枝果实视觉智能分级系统的设计.试验结果表明:该研究方法对正常荔枝和表皮微损伤荔枝的识别正确率为92%,为荔枝产后智能化检测分级提供了技术支持.
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文献信息
篇名 基于机器视觉的采后荔枝表皮微损伤实时检测
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 荔枝 损伤 光谱分析 机器视觉 信息融合
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 农业装备与机械化工程
研究方向 页码范围 35-41
页数 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.07.006
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 邹湘军 华南农业大学工程学院 114 1353 20.0 32.0
2 孙宝霞 20 87 6.0 8.0
3 熊俊涛 华南农业大学数学与信息学院 50 800 15.0 27.0
4 汤林越 华南农业大学数学与信息学院 4 55 3.0 4.0
5 何志良 华南农业大学数学与信息学院 5 37 3.0 5.0
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研究主题发展历程
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光谱分析
机器视觉
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