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基于机器视觉的果肉多类型异物识别方法 总被引:3,自引:2,他引:1
该文基于机器视觉技术对果冻、罐头灌装前的多品种、多规格、湿态反光果肉进行多类型异物自动检测。根据果肉与异物的颜色和亮度差异大小,提出了对高饱和度彩色果肉采用基于HSI三分量独立性的彩色图像分割算法,对低饱和度彩色果肉采用以形态学边缘检测算法为核心的异物识别图像处理路线。然后采用图像分区,各区域独立计数判断有无异物的策略。对上述路线和策略,分别给出具体流程和算法,最后编程实现,并通过试验验证。试验结果表明,该方法能够有效地检测出多品种湿态块状果肉上的多类型异物,误检率小于5%,能满足实时生产检测准确性要求。 相似文献
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介绍了一种用常规的自然热电偶和标准热电偶方法实现高速加工过程中切削温度的直接接触式测量的计算机辅助测温系统。它采用自然热电偶测量刀一工界面温度,采用夹丝热电偶测温技术对工件表面和体内温度分布进行直接接触式测量。该方法可以应用于刀具旋转的切削加工中(例如立钻、立铣)测量切削温度,并已在高速立铣淬硬钢研究中得到应用。 相似文献
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