基于机器视觉的育秧盘裂缝缺陷检测方法研究

• 作者: 季传栋 温志成 王宇唯 袁志成 邓向武 马旭
• 来源期刊: 现代农业装备
• 关键词: 育秧盘 阈值处理 形态学运算 裂缝检测 机器视觉
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 农业机械与装备
• 页码范围: 25-31
• 页数: 7页
• 字数: 3736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2154.2019.01.006

摘要

育秧盘因长期使用或运输不当等原因易出现破损,影响了工厂化自动育秧生产线的作业性能.针对水稻育秧盘的裂缝缺陷,采用机器视觉技术,利用图像灰度化、自适应阈值处理和形态学运算等方法对育秧盘的裂缝缺陷进行检测;利用平均值法对RGB图像进行灰度化,采用自适应阈值处理对灰度化后的图像进行二值化,然后通过形态学膨胀对断裂处的裂缝进行连通,以求得最大连通区域,再运用最小外接矩形把最大连通区域标记出来,实现对裂缝缺陷的识别.试验结果表明:对带有裂缝缺陷的育秧盘的正确识别率可达到94.38％.本文的研究为育秧盘裂缝缺陷的检测和判定奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马旭	华南农业大学工程学院	111	1545	22.0	34.0
2	邓向武	华南农业大学工程学院	5	23	1.0	4.0
3	袁志成	华南农业大学工程学院	3	39	1.0	3.0
4	温志成	华南农业大学工程学院	4	1	1.0	1.0
5	季传栋	华南农业大学工程学院	3	1	1.0	1.0
6	王宇唯	华南农业大学工程学院	1	1	1.0	1.0