基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统设计OA北大核心
Design of Potato Automatic Grading and Defect Detection System Based on Machine Vision
针对现有的马铃薯分级和检测需要大量的人力物力、检测效率不高,设计了基于机器视觉的马铃薯自动分级与缺陷检测系统.工作时,自动分级系统对大量马铃薯进行快速表皮去泥和分级工作,得到3种规格的马铃薯并逐个运输到缺陷检测系统进行马铃薯缺陷的识别检测;通过多种图像处理算法对比分析,以平均值法灰度化、中值滤波处理、大津法分割等方法得到最佳的马铃薯图像,且目标图像能与背景图像很好分割,提高了缺陷检测的准确度和效率;采用RGB彩色模型对马铃薯图像进行分析,以马铃薯…查看全部>>
刘浩;贺福强;李荣隆;平安;罗红
贵州大学 机械工程学院, 贵阳 550025贵州大学 机械工程学院, 贵阳 550025贵州大学 机械工程学院, 贵阳 550025贵州大学 机械工程学院, 贵阳 550025贵州大学 机械工程学院, 贵阳 550025
农业科技
马铃薯自动分级缺陷检测机器视觉
《农机化研究》 2022 (1)
73-78,6
贵州省科技计划项目([2017]2595)贵州省普通高等学校工程研究中心建设项目([2017]015)
评论