基于机器视觉的产地脏污鸭蛋外形扁平度在线检测

• 作者: 段宇飞 王巧华 王彩云 芦茜 马美湖
• 来源期刊: 中国食品学报
• 关键词: 机器视觉 脏污鸭蛋 外形 边缘检测 分级
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 分析与检测
• 页码范围: 200-207
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16429/j.1009-7848.2017.05.026

摘要

产地鸭蛋在养殖地收集后需就地粗选,根据不同品质分类装箱运往蛋企加工厂清洗、包装及流通.产地鸭蛋表面脏污严重,粗选难度较大.本文采用机器视觉技术采集群体产地鸭蛋动态图像,利用R-B分量有效去除因装置间隙产生的漏光;对运行中的每枚蛋拍照3次,取最大面积图像,减小脏污位于图像边缘时对其边缘检测的影响;用最小平均中值法对产地鸭蛋边缘进行椭圆拟合,避免因光源过亮和鸭蛋过脏带来的边缘噪声的干扰;提取产地鸭蛋长半轴、短半轴、体积和离心率作为特征参数,通过LIBSVM建立产地鸭蛋外形扁平度分级模型,实现对产地鸭蛋尺寸和扁平程度的分级.经检验,鸭蛋尺寸与扁平度的分级正确率分别为91.67％,95.00％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马美湖		240	1715	20.0	27.0
5	王彩云	华中农业大学工学院	51	954	16.0	30.0
6	王巧华	华中农业大学工学院	72	847	17.0	26.0
10	段宇飞	华中农业大学工学院	4	34	3.0	4.0
11	芦茜	华中农业大学工学院	2	14	1.0	2.0