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鸭蛋大小及蛋心颜色自动分级系统软件研制 总被引：5，自引：1，他引：5
用VC 6 .0编制的鸭蛋大小及蛋心颜色自动分级系统软件由初始化模块、启动停止模块、图像采集模块、图像处理模块、信号I O模块及系统日志模块组成。初始化模块完成图像采集卡和数字量I O卡的初始化 ;启动停止模块建立和消亡用于监控光室状况和进行图像处理与分析的线程 ;信号I O模块将获得的分级信号送到分级执行机构 ,同时也将鸭蛋到达光室信号反馈至计算机 ;图像采集模块将CCD摄取的鸭蛋图像由图像采集卡采集到主机内存中 ;图像处理模块对主机内存中的图像进行分析后得出分级信息 ;系统日志模块记录系统的启动运行情况和当前系统检测鸭蛋的数量。系统软件运行试验结果表明 ,软件工作稳定可靠 ,大小分级误差± 3g ,颜色分级准确度达 90 %以上 相似文献
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《江苏农业科学》2016,(9)
为了改善我国核桃仁外观品质人工检测速度慢、精度低、费时费力的现状,提出1种基于机器视觉和图像处理技术的核桃仁大小检测方法。构建图像采集系统以获得与背景颜色对比度明显的待检核桃仁图像;通过灰度变换、中值滤波,降低了图像处理计算数据量,提高了图像信息的可读性;通过阈值分割和区域填充,得到了清晰完整的核桃仁区域分割图;使用像素统计法计算核桃仁像素面积;提出1种自适应平均算法对样本学习训练,进而计算出大小分级阈值;以Lab Windows/CVI 2012为开发平台,借助其图像采集和图像处理函数,设计配套的核桃仁大小自动分级软件。结果表明,该方法在实验室条件下可实现核桃仁大小分级,分级正确率达90.0%以上。 相似文献
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为了解决人工水果分拣的缺点,探讨了一种基于图像识别的水果分拣系统.通过硬件采集系统采集各类不同水果的图像数据,应用图像处理技术,设定水果分类的颜色、大小特征的阈值标准,根据阈值标准对水果进行腐烂检测,区分出腐烂和完好水果;再对完好水果进行种类识别,并在相同种类下进行水果的大小等级识别和颜色状态判定.结合水果的大小及颜色,将水果分拣为特等果、优等果、次等果、劣等果四大类,以判别水果的外部和内部品质,最终实现水果的分拣.在分拣过程中实时统计已分拣水果的数量,将已识别的水果图像进行实时删除操作,减少系统内存,设置同步模块,使图像处理与自动化设备达到同步.测试结果显示,该水果分拣系统效率高、成本低,对水果供应链中的水果分拣应用具有较大意义. 相似文献
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《南京农业大学学报》2017,(3)
[目的]本文旨在开发一种针对水果品质分级的便携式设备。[方法]在软硬件协同设计的指导思想下,对系统进行整体设计,在ARM11嵌入式微处理器和Linux操作系统环境下,构建系统的硬件和软件;采用C/C++和Python混合编程,底层硬件使用C/C++开发驱动,参数提取、模式识别和用户界面使用Python进行开发,对基于嵌入式Linux的便携式水果品质分级仪进行设计与开发。[结果]该仪器主要包括控制模块、图像处理模块、模型预测模块;实现了对显示器、激光器和相机的控制,图像的采集和图像上特征参数的提取,包括颜色特征参数(R、G、B、H、S、I及各标准差)和纹理特征参数(像素面积、平均灰度值、灰度标准差、平滑度、三阶矩、一致性和熵),模型的选择,结果显示及存储等功能。完成了一种体积小、成本低、操作简单的水果品质分级仪的设计与开发。将‘湖景蜜露’水蜜桃和‘红富士’苹果的支持向量机(SVC)模型写入该仪器并验证,结果表明,‘湖景蜜露’和‘红富士’分级正确率分别为90%和92%。[结论]这种基于嵌入式Linux的便携式水果品质分级仪对水果品质分级具有可行性,对提高我国水果的综合利用率和在国际市场上的竞争力具有重要意义。 相似文献
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为实现苹果准确分级,我们提出了基于图像处理与改进SVM(支持向量机)的苹果多特征融合分级方法。该方法主要分为图像预处理、背景分割、特征提取以及改进SVM的多特征融合分级四部分。首先,利用同态滤波算法改善采集的苹果图像质量;其次,将图像转换至HLS空间,使用Qtsu算法分割背景,利用形态学处理去除果梗及表面缺陷区域,利用Canny算法提取苹果轮廓;然后,提取苹果的大小、形状、颜色、缺陷、纹理5个特征;最后,利用交叉验证法优化SVM中的惩罚因子,建立多特征融合分级模型,并通过Fisher计算各指标的权重。本试验分别选取146、61个被明确划分等级的苹果样本进行训练、测试,结果表明,该分级方法的准确率达96.72%,可实现高精确度的苹果自动化分级。 相似文献
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