基于机器视觉的鸭蛋新鲜度检测

• 作者: 王巧华 王彩云 马美湖
• 来源期刊: 中国食品学报
• 关键词: 鸭蛋 新鲜度 机器视觉 气室 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 分析与检测
• 页码范围: 268-274
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16429/j.1009-7848.2017.08.036

摘要

鸭蛋新鲜度的检测是鸭蛋生产、销售、加工过程中的重要环节之一.禽蛋气室及蛋黄的形态特征与其新鲜度密切相关.本文运用机器视觉技术,采集鸭蛋彩色图像,并对其进行图像预处理去除背景.采用梯度法跟踪边缘,先判断出气室的位置,后利用Hough变换检测直线提取出鸭蛋气室分界线,获得气室区域大小,从而求得气室面积与整蛋面积比.同时提取鸭蛋心区域面积与整蛋面积比,分别计算R,G,I分量灰度均值,以这5个指标为特征参数,将样本按2∶1的比例分为训练集和预测集,采用最小二乘支持向量机方法建立判别模型,对鸭蛋新鲜度进行分级.试验结果显示,训练集的正确率为96.92％,预测集的正确率为93.85％.用此种视觉方法对鸭蛋新鲜度进行无损检测与分级是可行的.

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		21	136	5.0	11.0
2	王彩云	华中农业大学工学院	51	954	16.0	30.0
3	王巧华	华中农业大学工学院	72	847	17.0	26.0