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基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法 总被引：3，自引：6，他引：3
马铃薯自动分级过程中,存在既要保证分级精度又对分级速度有一定要求的难点问题。该文探讨了利用机器视觉技术快速获取马铃薯图像特征参数,结合多元线性回归方法,建立马铃薯质量和形状分级预测模型,实现基于无损检测的马铃薯自动分级。搭建了同时获取马铃薯三面投影图像的机器视觉系统,通过图像数据处理获得马铃薯俯视图像轮廓面积、两侧面图像轮廓面积、俯视及侧面图像外接矩形长度及宽度数据等图像特征参数,通过多元数据回归分析,建立了马铃薯质量和形状分级预测模型。选择100个试验样本运用该方法进行质量和形状分级模型构建和预测,采用电子称获取样本实际质量,采用目测法对马铃薯进行形状分选。对比试验结果表明,质量分级相关度系数R为0.991,形状分级分辨率为86.7%。表明该方法对马铃薯质量和形状分级进行预测具有可行性,可运用于马铃薯自动分选系统中。 相似文献
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基于机器视觉技术的淡水鱼品种识别 总被引：10，自引：10，他引：0
为了后续加工便利,需要对打捞上来的淡水鱼进行分类,而且分类是淡水鱼加工前处理的重要工序之一。为了实现淡水鱼的自动分类,该研究通过收集常见的4种淡水鱼240条为试验样本,分别为鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼和鲤鱼。通过运用机器视觉技术采集各种淡水鱼的图像,并运用数字图像处理技术对图像进行处理,提取其各个颜色分量及长短轴之比等特征值,最后运用该特征值建立有关淡水鱼的品种识别模型。研究表明,通过该识别模型可以完全实现对鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼和鲤鱼这4种淡水鱼的品种的识别,准确率达到96.67%。机器视觉技术可以快速准确对常见的淡水鱼进行品种识别,具有较强的实际应用价值。 相似文献
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白鲢质量与截面积沿体长方向分布模型 总被引：1，自引：1，他引：0
该研究的目的是研究白鲢(Hypophthalmichthys molitrix)沿体长方向的质量与截面积分布规律,为白鲢在前处理加工中的运动与受力分析、加工设备结构参数与工艺参数选择提供依据。采集100条质量在800～1050g之间的白鲢,80条作为建模样本,20条作为验证样本。采用切片称质量技术得到白鲢体长方向质量分布模型,利用机器视觉和数字图像处理技术建立白鲢体长方向截面积分布模型,并对预测模型进行验证。结果表明:白鲢沿体长方向,其质量和截面积均表现出极显著的三次多项式分布特征(P<0.01),所建立的质量百分比和截面积沿体长方向的分布模型用于预测的平均相对误差值分别为6.04%和2.81%。这表明该文所建立的模型能较好地表征白鲢的质量和截面积分布特征。 相似文献
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中国盆花销售量随着消费水平的提高而迅速攀升,四大盆花之一的红掌在规模化生产中存在分级标准掌控不统一、分级结果不稳定以及效率低下等问题,制约了红掌产品的规模化生产,影响了红掌的出品质量。该研究提出基于机器视觉技术的红掌分级检测方法,对90株红掌的水平和竖直方向图像采集,经过二值化等处理,从侧视轮廓、俯视轮廓及佛焰苞轮廓特征三方面获取红掌植株的高度、冠幅、佛焰苞片数、苞片横径4项指标的信息, 针对每一项指标提出检测方法。试验结果表明,该方法对植株高度测量误差小于5.4 mm;针对植株冠幅提出了当量直径测量方法,佛焰苞片数测量正确率可达98.9%,苞片横径相对误差最大为6.52%。针对试验所选90盆红掌分级成功率达到97.8%。研究表明,利用机器视觉技术能够很好地实现对红掌盆花的在线检测分级。 相似文献
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为了对优质蛋、次品蛋和劣质蛋这3种皮蛋进行检测及分级,该文应用机器视觉结合近红外光谱技术,研究利用皮蛋凝胶品质无损检测的分级方法。首先采集皮蛋透射光图像,提取18个图像颜色特征值,然后将所提取的18维特征利用主成分分析(principal component analysis,PCA)进行降维,对PCA降维后的3个主成分建立遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-support vector machine,GA-SVM)分级模型,把皮蛋样本分为两大类:可食用蛋(优质蛋与次品蛋)与不可食用蛋(劣质蛋),劣质蛋测试集识别率为100%。然后在机器视觉分类结果的基础上,利用近红外光谱技术获取可食用蛋(优质蛋与次品蛋)的原始光谱,并进行多元散射矫正(multiplicative scatter correction,MSC),利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)降维提取特征波长,基于支持向量机(support vector machine,SVM)对特征波长变量建立分级模型,区分出优质蛋与次品蛋,优质蛋测试集识别率为96.49%,次品蛋识别率为94.12%。研究结果表明:基于机器视觉和近红外光谱进行皮蛋凝胶品质无损检测分级是可行的。 相似文献
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苹果品质动态无损感知及分级机器手系统 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现灵活高效的苹果多品质指标检测分级,基于机器视觉技术及可见/近红外光谱技术,开发了用于苹果内外部品质无损感知及分级的机器手系统。机器手系统采用六轴机械臂搭载自行研发的末端执行器,末端执行器上装载有光学传感器与抓取结构,可以抓取流水线上的苹果并同时采集苹果的光谱进行糖度检测。使用CMOS相机采集苹果图像,训练并使用PP-YOLO深度学习目标检测模型处理采集的苹果图像,计算苹果的坐标位置实现苹果的动态定位,并获取苹果的果径大小、着色度信息实现外部品质检测。采集苹果样本光谱,结合不同的光谱预处理方式,利用偏最小二乘（Partial Least-Square,PLS）方法进行建模分析。试验结果表明,使用PP-YOLO目标检测算法处理图像和计算苹果位置,其识别速度为38帧/s,极大地提高了检测速度。使用归一化光谱比值法（Normalized Spectral Ratio,NSR）作为预处理算法的糖度建模结果较佳。采用NSR+CARS（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,竞争性自适应重加权算法）作为机器手的动态光谱模型效果较佳,该动态光谱模型相关系数Rv为0.958 9,验证均方根误差RMSEV（Root Mean Squared Error of Validation）为0.462 7%,与静态下建立的模型相比,机器手在动态状态下采集光谱对所建立的预测模型的预测效果影响较小。对整体机器手系统进行了试验验证,机器手在工作时能够无损伤地抓取苹果,给出果径大小、着色度、糖度3个检测指标并依据指标自动划分等级,然后依据等级信息分级。随后测定了3个指标的实测值与预测值进行分析,果径大小的预测相关系数为0.977 2,均方根误差为1.631 5 mm;着色度的预测相关系数为0.967 4,均方根误差为5.973 4%;糖度的预测相关系数为0.964 3,均方根误差为0.504 8%,预测结果与真实值均具有较强的线性关系和较低的预测误差,机器手系统分级正确率为95%,完成一颗苹果的定位、抓取、检测、分级和放置的时间约为5.2 s,具有较好的工作可靠性,研究结果为苹果多品质指标的高效检测提供参考。 相似文献
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在饲料生产过程中,目前主要依靠人工获取粉碎原料样本,通过感官或标准筛识别样本的粒度,从而判定粉碎机筛网是否破损。为了实现粉碎机筛网破损在线自动识别,该研究设计了一种自动取样机构,应用机器视觉技术,搭建了粉碎机筛网破损在线自动识别系统。该系统主要由取样机构、筛分机构及图像采集机构等组成,采用西门子S7-200PLC可编程控制器实现装置的自动控制,其中取样机构用于在线自动获取饲料样本,筛分机构实现样本中细粉的剔除,图像采集机构采集剔除细粉后的颗粒图像,建立样本图像数据集。使用Python进行图像处理,以样本图像中大颗粒的平均等效投影圆直径和平均最小外接矩形面积作为特征参数,分别运用阈值法、K近邻法和径向基函数支持向量机建立筛网破损识别模型。结果表明,当将2个特征参数同时输入K近邻法模型且临近值个数k为3时,模型对孔径1.0和2.0 mm的筛网是否破损的测试集识别正确率最高分别为94%和96%。该研究设计的粉碎机筛网破损在线自动识别装置可以实现粉碎机筛网破损在线自动识别,为粉碎机筛网破损在线自动识别提供了新的方法和技术支撑。 相似文献
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基于改进ResNet50模型的大宗淡水鱼种类识别方法 总被引：4，自引：4，他引：0
针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一背景的淡水鱼图像,同时通过互联网搜索具有干扰背景的淡水鱼图像,共同构建淡水鱼图像数据集;再对淡水鱼图像进行预处理,以增加样本多样性;构建改进ResNet50模型,增加全连接层Fc1以及Dropout,引入迁移学习机制训练模型,同时选择CELU作为激活函数提高神经网络表达能力,通过Adam优化算法更新梯度,并嵌入余弦退火方法衰减学习率。为验证改进ResNet50模型的准确率等性能,对6种淡水鱼进行种类识别,结果表明：在单次验证方法下,选用包含单一背景图像和干扰背景图像构成的淡水鱼图像数据集训练模型,识别准确率为96.94%,比经典模型提高1.22%,单张淡水鱼图像样本的平均检测时间为0.234 5 s;在四折交叉验证下,选用具有单一背景的图像数据集,模型的识别准确率为100%,选用包含单一背景图像和干扰背景图像的淡水鱼图像数据集,模型的识别准确率为96.20%,说明模型具有较好的泛化性能和鲁棒性。针对混淆矩阵的可视化结果表明：改进的ResNet50模型具有通用的结构和训练方式,对不同背景下的淡水鱼进行种类识别具有较高的准确率,可为淡水鱼种类识别提供技术借鉴。 相似文献
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基于鱼体特征点检测的淡水鱼种类识别 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明：改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F0.02、F0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。 相似文献
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基于蜂群优化多核支持向量机的淡水鱼种类识别 总被引：12，自引：10，他引：2
为了准确地进行淡水鱼种类自动识别,利用计算机视觉技术,提出了一种基于Krawtchouk矩、灰度共生矩阵、蜂群优化多核最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LS-SVM）的识别方法。首先获取淡水鱼样本的灰度图像,计算淡水鱼鱼体的长宽比、鱼头鱼尾的Krawtchouk矩不变量形状特征,求得鱼身的灰度共生矩阵纹理特征,将上述形状与纹理特征组合成高维特征向量,并输入到多核LS-SVM,通过人工蜂群（artificial bee colony,ABC）算法对多核LS-SVM中的待定参数进行寻优,ABC算法中的适应度函数为测试样本的识别精度;最后输出识别精度达到最高时的最优参数。利用该方法对鳊鱼、鳙鱼、鲫鱼、草鱼、青鱼5种淡水鱼进行了分类识别,对鳊鱼、鳙鱼、鲫鱼、草鱼4种鱼识别时,各类鱼的识别精度均达到95.83%以上,对鳊鱼、鳙鱼、鲫鱼、青鱼4种鱼识别时,各类鱼的识别精度均达到91.67%以上,对鳊鱼、鳙鱼、鲫鱼、草鱼和青鱼 5种鱼识别时,各类鱼的识别精度均达到83.33%以上;与近年来提出的淡水鱼识别方法、BP（back propagation）神经网络方法、单核LS-SVM方法相比,该方法的识别精度更高,从而可快速准确地识别淡水鱼的种类,提高水产养殖的自动化水平。 相似文献
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Jae-Sung Park Jung-Sub Lee Gun-Bae Kim Jun-Seok Cha Sun Kyoung Shin Hak-Gu Kang Eun-Jin Hong Gi-Taeg Chung Young-Hee Kim 《Water, air, and soil pollution》2010,207(1-4):391-401
The use of purge and trap gas chromatography–mass spectrometry (GC-MS) technique for the determination of methylmercury in biological and sediment samples was described. The GC-MS detection system was combined with the dithizone extraction method for biological samples and the distillation method for sediment samples to alleviate matrix interference problems. The method was validated by analysis of CRMs such as SRM 966 (human blood), BCR 463 (tuna fish), IAEA 407 (fish), ERM CC580 (estuarine sediment), and IAEA 405 (sediment). The performance of the purge and trap GC-MS method was also tested on field samples of freshwater fish and sediment. The results were compared with those of the GC-ECD and the GC-CVAFS, which were used widely for methylmercury analysis. Additionally, total mercury and methylmercury levels in freshwater fish and sediments from various reservoirs and streams in Korea were measured to understand mercury contamination status in Korean peninsula. Methylmercury concentrations in freshwater fish were found to correlate with body weight, diet habit, and food availability. In sediment, total mercury concentrations correlated with methylmercury concentrations and organic matter such as %C and %S. However, no significant relationships between methylmercury and sediment organic matter have been found. 相似文献
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基于机器视觉的水下鲆鲽鱼类质量估计 总被引：7，自引：7，他引：0
为了更好地解决水下鲆鲽类等底栖鱼的质量估计问题,本研究获取了半滑舌鳎(Cynoglossus semilaevis)在不同生长阶段的图像和质量数据,利用图像处理技术测量出鱼的面积,并将面积与质量进行数据拟合建立模型。结果表明面积与质量的相关性可达到0.9682,测试平均相对误差为6.17%。由于鱼的质量还受其他形状参数的影响,同时测量了等效椭圆长短轴比和圆形度因子,对面积、等效椭圆长短轴比和质量,面积、圆形度因子和质量分别进行三维拟合,质量估计的平均相对误差分别为5.50%、5.62%。通过验证表明,对水底鱼拍摄的图像经过水底模板校准后的处理结果,与水外面拍摄处理后的结果一致,因此在不捕捞的情况下可以实现水底活体鲆鲽类鱼的质量估计。 相似文献
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The lipid content and fatty acid composition in the edible meat of twenty-nine species of wild and cultured freshwater and marine fish and shrimps were investigated. Both the lipid content and fatty acid composition of the species were specified due to their unique food habits and trophic levels. Most of the marine fish demonstrated higher lipid content than the freshwater fish, whereas shrimps had the lowest lipid content. All the marine fish and shrimps had much higher total n-3 PUFA than n-6 PUFA, while most of the freshwater fish and shrimps demonstrated much lower total n-3 PUFA than n-6 PUFA. This may be the biggest difference in fatty acid composition between marine and freshwater species. The cultured freshwater fish demonstrated higher percentages of total PUFA, total n-3 PUFA, and EPA + DHA than the wild freshwater fish. Two freshwater fish, including bighead carp and silver carp, are comparable to the marine fish as sources of n-3 PUFA. 相似文献
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淡水鱼腹背定向装置设计及试验 总被引：4，自引：4，他引：0
针对目前淡水鱼前处理设备主要采用人工进行定向喂料,劳动强度大、效率低,同时鱼体定向整理设备缺乏等问题,该研究以鱼体腹部横截面近似为楔形的典型大宗淡水鱼鲫鱼为研究对象,在鱼体腹背受力挤压力学特性研究的基础上,提出了一种淡水鱼鱼体腹背定向方法,同时分析了鱼体腹背定向机理,设计并试制了淡水鱼鱼体腹背定向试验装置。选取鲫鱼为试验对象,以定向成功率和定向时间为试验指标,对淡水鱼鱼体腹背定向试验装置的主要参数进行了优化。通过单因素试验探究了辊形、对辊间隙、鱼体输送速度、对辊转速等装置主要参数对鱼体腹背定向的影响规律。在单因素试验结果的基础上,进行了正交试验,试验结果表明:各因素间的最优水平组合为:对辊间隙50 mm,对辊转速50 r/min,鱼体输送速度0.6 m/s时,在此最优水平组合下,定向成功率为100%,定向时间为0.55 s,试验装置工作运行参数最佳。该文的研究结果可为淡水鱼鱼体定向设备的研发提供理论依据和技术参考。 相似文献