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机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
农产品的外形尺寸是农产品品质的重要特征之一,因而也成为农产品分级的重要依据.农产品在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因素的影响,产品品质差异很人,如大小、形状、色泽等都是变化的,很难整齐划一,故在农产品品质检测与分析时要有足够的应变能力来适应情况的变化.机器视觉不仅是人眼的延伸,更重要的是具有人脑的部分功能,其在农产品品质检测上的应用正是满足了这些应变的要求.现在,机器视觉技术随着图像处理技术的专业化、计算机硬件成本的下降和速度的提高以及机器视觉系统的诸多特点已广泛地应用于农产品品质检测、品种的识别和分级中.利用机器视觉进行检测不仅可以排除主观因素干扰,而且还能对检测所得指标进行定量描述,具有人工检测所无法比拟的优越性.本文着重介绍了国内外机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用. 相似文献
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计算机视觉技术与品质检测自动化 总被引：4，自引：0，他引：4
随着计算机硬件成本的下降和速度的提高，计算机视觉技术在农产品品质自动检测领域的应用前景已经越来越广阔。为此，从农产品尺寸与面积检测、形状检测和颜色检测等3个方面综述了国外在利用计算机视觉技术进行农产品品质自动检测方面的研究进展，并指出了目前尚需解决的难点问题。 相似文献
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声学检测技术在农产品品质无损检测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
阐明了农产品声学特性的测定原理，综述了目前国内外声学检测技术在农产品品质无损检测中应用及该技术的应用前景，介绍了农产品声学特性在农产品品质无损检测中的典型应用实例。 相似文献
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基于高光谱图像技术的农产品品质无损检测 总被引：2，自引：0，他引：2
高光谱图像技术结合了计算机图像与光谱技术两者的优点,是农产品品质无损检测技术的发展趋势.为此,阐述了农产品品质检测中高光谱图像技术的基本原理;介绍了高光谱图像技术在农产品外部品质和内部品质检测中的应用现状及信息处理方法;并对高光谱图像技术应用于农产品品质检测技术的发展提出了建议. 相似文献
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西瓜的内部品质与其振动特性紧密相关。激光多普勒测振（LDV）技术可以准确、非接触地测量农产品组织的真实振动,从而获取农产品的内部品质信息。基于激光多普勒测振系统开展了单因素试验,研究了加速度振幅、扫频速率、检测点位置3个因素对西瓜振动频谱响应特性的影响。然后,针对以上因素进行了3因素3水平的有交互作用的正交试验,共27个参数组合,每个组合重复3次。单因素试验结果表明,加速度振幅和扫频速率对西瓜振动频谱影响显著,但检测点位置影响不显著。有交互作用的正交试验结果表明,在各参数组合中加速度振幅 2.5 g 、 扫频速率1 000 Hz/min、阳面赤道检测点为较优的振动参数组合。本研究的结果为准确无损检测西瓜内部品质奠定了基础。 相似文献
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随着社会经济的快速发展和生活水平的日益改善,人们更加重视蔬菜产品品质的提高和无公害生产.蔬菜品质不仅受遗传特性的影响,还受外界环境因素的影响,其中灌溉水是影响蔬菜品质的重要因素之一.从灌溉水的供给量、水分亏缺程度、灌水方式及灌水水质等4个方面入手,分析灌溉对蔬菜产品品质影响的研究动态和进展,并简要讨论了灌溉水调控蔬菜品质的未来发展趋势. 相似文献
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从农产品品质安全监控系统的结构与功能设计入手,全面介绍了整个系统的设计构思;提出了利用WebGIS技术和短信平台实现对农产品质量安全监测信息的收集与发布,建立集成生产、加工和流通于一体的农产品安全监测与预警系统;并对地图查询与短信平台子系统的开发做了详细描述. 相似文献
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农产品品质检测中常用的图像背景分割方法 总被引：4，自引：1，他引：4
利用机器视觉对农产品进行无损检测和自动分级时，对实时拍摄的农产品图像，在进一步的特征提取、模式识别等图像处理之前，采用适当、有效的方法把农产品图像从背景中分剖出来是一个非常重要的预处理步骤。其分割效果的好坏将直接影响到农产品分级的最终效率和准确性。为此，介绍了农产品品质无损检测中常用的图像背景分割方法。 相似文献
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随着图像处理技术的专业化与计算机硬件成本的下降和计算机速度的提高,机器视觉技术在农产品品质自动检测领域应用已经越来越广泛。为了能充分利用国内外的最新研究成果,从小麦、水稻和玉米3种谷物综述了国内外在利用机器视觉技术进行外观品质检测的研究现状,同时,指出当今国内外研究中存在的问题和对今后研究的进一步展望。 相似文献
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通过对国内农产品溯源相关文献的梳理,分析了农产品溯源研究的发展历程,近十年农产品溯源研究主要体现在三方面,即农产品溯源体系技术层面研究、农产品溯源体系的实际运用层面研究、农产品溯源体系的影响层面研究.学术界对农产品质量的关注度,从概念定义和内涵出发,延伸到从科学技术手段提升来完成农产品质量的保证和提高. 相似文献
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针对基于计算机视觉技术的蛋品分级技术进行了综述。禽蛋品质检测一般分外部品质检测和内部品质检测两大部分。主要基于小波的轮廓特征提取算法、基于边缘算子技术等图像识别方法检测禽蛋外部品质;利用图像亮度、声学特性检测技术对裂纹禽蛋进行检测,主要有基于阈值、区域和梯度等图像分割技术、基于小波变换的图像增强算法、声学脉冲共振特性等;基于透射光谱技术、荧光光谱图像、磁共振成像技术等非破坏性技术检测禽蛋内部品质;利用贝叶斯判别原理、神经网络及其改进算法对进行分级。但目前研究多数是静态的,动态检测识别准确率偏低,因此改进识别方法提高检测准确精度是今后的主要研究方向。 相似文献
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