【摘 要】
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通过比较不同的灯照条件下取得的红枣图片,如环境变化,光源的变化,还有红枣的外部形态在灯光的照射下的变化,研究基于机器视觉红枣大小的分级检测方法.确定了较为合理的
【机 构】
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College of mechanical Electrification engineering, Tarim University, Alar Xinjiang 843300
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通过比较不同的灯照条件下取得的红枣图片,如环境变化,光源的变化,还有红枣的外部形态在灯光的照射下的变化,研究基于机器视觉红枣大小的分级检测方法.确定了较为合理的取像条件.通过大量的测试,采集红枣图像和图像预处理,选取最佳图像阈值.提取特征尺寸,建立特征尺寸与重量之间的对应关系.建立了红枣的机测尺寸与实际尺寸、机测尺寸与红枣重量、实际尺寸与重量之间的不同关系模型,选择了最贴近的二维分级模型：红枣机测实面积与重量的一元二次曲线回归模型,通过对机侧面积线性方程回归分析,曲线模型的确定系数R2=0.7932,并对研究结果进行验证.确定了机测面积法进行红枣大小分级的方法.该红枣静态图像采集分级系统预测结果接近预期的要求,为进一步开展在线机器视觉红枣品质分级奠定了基础.
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