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卵形鲳鲹是一种重要的海洋生物资源,其肉质鲜美、营养丰富,是鱼片及鱼糜制品的优质原料.目前,卵形鲳鲹主要加工产品有冰鲜、条冻、鱼片、鱼糜和调味制品,但我国的卵形鲳鲹加工利用水平目前仍处于起步阶段.在水产品加工领域中,传统的人工分拣方式存在生产效率低、人工成本高等缺点,而机器视觉系统具有高实效性、高精度、高效率、高使用寿命、无需接触等优势,在卵形鲳鲹分选加工中具有广阔的应用前景.该文介绍了卵形鲳鲹加工的背景、现有设备的种类及优缺点,分析了机器视觉的技术特点及其在水产品加工中的应用优势,并在此基础上对机器视觉在卵形鲳鲹前处理加工中的应用前景和需要重点解决的问题提出了一些设想. 相似文献
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获取金鲳鱼(Trachinotus ovatus)质量分级所需的质量信息，实现快速无接触式预处理加工。基于多条金鲳鱼的正反面投影图像，采用图像处理算法获取投影面积、周长、长短轴等数据，结合人工测量的金鲳鱼体长、体宽、鱼鳍质量、头鳍宽、鱼尾最窄处宽等关联数据，通过线性回归、曲线估算、主成分分析、RBF神经网络等方法，建立质量预测模型并进行验证。结果显示：建立的14种质量预测模型中，基于图像面积、鱼鳍质量占比、去鱼鳍面积占比的多元线性回归模型具有较高的预测精度，模型的决定系数为0.919。基于图像面积、图像周长、长轴、短轴的线性回归模型决定系数为0.918。建立的9种主成分回归模型中二次回归模型最优，其决定系数为0.877,标准估计误差为17.094。通过建模样本外数据对模型进行验证，基于图像面积、鱼鳍质量占比、去鱼鳍面积占比的回归模型预测值与实际值相关系数为0.944,平均相对误差为2.43%,标准差为2.32%,试验结果表明，基于机器视觉技术的金鲳鱼质量预测模型可靠性高，可应用于金鲳鱼质量分级。 相似文献
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