基于机器视觉的预包装食品检测

• 作者: 李文秀 栾秋平
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 预包装 机器视觉 BP神经网络 图像处理
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 包装与设计
• 页码范围: 155-157,176
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2020.09.028

摘要

基于机器视觉设计了一种缺陷检测系统,该图像处理采用基于偏微分方程的去噪模型实现了图像去噪;利用双阈值分割方法实现了缺陷区域的分割;并采用BP神经网络根据周长、面积和圆形度实现了缺陷分类.结果表明:试验系统的整体漏检率为0.17％,检测精度比较高;每个包装的检测耗时大约为70 m s,检测效率比较高;该系统能很好地满足食品包装实时、快速、准确、稳定的检测要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	栾秋平		14	17	2.0	3.0
2	李文秀		6	1	1.0	1.0