基于图像处理的红枣分级检测方法设计

GANBOLD OTGONTSETSEG; 于鸿彬; 李志鹏; 邵宏宇

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基于图像处理的红枣分级检测方法设计

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cqvip:为提高红枣分级速度和分级检测的精度,实现无损分级的效率最大化,按照分级要求对红枣的大小、形状、颜色、表面褶皱程度及外轮廓等进行检测。采用图像预处理算法对红枣图像进行平滑去噪、图像增强,多种检测算法比较后采用自适应Canny算法对红枣图像进行外轮廓边缘检测,拟采用傅里叶算法对红枣的尺寸进行计算,由极半径函数确定红枣的形心位置坐标,配合Euclidean算法检测红枣距离尺寸,对干枣、鲜枣以及大小形状不规则的红枣混装进行分级处理。对若干大小、形状等特征不同的红枣进行分级检测试验,结果表明在提高红枣检测速度的同时准确率均在90%以上,具有较好的鲁棒性和准确率,在红枣分级要求精度较高的情况下,减少了整体运行时间,满足红枣分级的实际要求。

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来源
《安徽农业科学》 |2020年第5期|206-210|共5页
作者
GANBOLD OTGONTSETSEG; 于鸿彬; 李志鹏; 邵宏宇;
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作者单位

天津工业大学机械工程学院天津 300387;

天津工业大学天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387;

天津大学机械工程学院天津300072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子技术、计算机技术在农业上的应用;
关键词
图像处理; 红枣分级; Canny算法; 傅里叶算法; Euclidean算法;

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