【摘 要】
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为实现荔枝的采后自动化快速低损分级,搭建了荔枝输送视觉检测试验平台,对不同大小和褐变状态的荔枝进行了图像采集;在YCrCb模式下对图像Cr通道进行了k均值聚类分割和轮廓查
【机 构】
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华南农业大学工程学院/南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:31571568);广东省科技计划(编号:2014A020208091、2015A020209120、2015A020209111);广东省自然科学基金(编号:2015A030310258);国家重点研发计划(编号:2018YFD0101001)
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为实现荔枝的采后自动化快速低损分级,搭建了荔枝输送视觉检测试验平台,对不同大小和褐变状态的荔枝进行了图像采集;在YCrCb模式下对图像Cr通道进行了k均值聚类分割和轮廓查找,通过圆拟合法测量荔枝横径大小,建立了描述荔枝褐变缺陷程度的果皮褐变模型;最后根据荔枝横径大小、褐变缺陷2个特征进行分级,开发了荔枝品质视觉检测融合分级系统。结果表明,该系统对荔枝的分级准确率为93.75%。
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