基于视觉的草莓品质特征提取与评价模型OA北大核心CSTPCD

为提高草莓分选效率、增加草莓品质评价方法的数据区分度,提出一种基于视觉的草莓品质评价模型。以行业标准的草莓品质传统评价方法为基础,通过图像处理方法提取草莓颜色、尺寸和形状,从而对草莓的成熟度、缺陷、质量和形状特征进行量化,实现对草莓的等级评价和规格评价。进一步采用熵权法,引入权重因子,建立草莓品质综合评价模型,实现对草莓品质的自动分级。设计草莓品质分选装置,验证该模型的有效性。测试结果表明,草莓等级和规格自动分级准确率分别达96.7%和98.4%,品质综合分级准确率达到96.3%,草莓分选成功率达到95.3%,每幅草莓图像品质分级平均耗时37 ms,每颗草莓分选平均耗时0.87 s。研究为基于机械手的草莓自动分选提供参考。