【摘 要】
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水果采后分级可以提高其附加值,增加经济效益。随着以成像技术、人工智能为基础的机器视觉技术的迅猛发展,其在水果的外观品质分级上也逐渐得到了广泛应用。基于机器视觉测量
【机 构】
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天津市农业科学院信息研究所,天津市设施蔬菜农业物联网技术工程中心
【基金项目】
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天津市科委互联网跨界融合创新示范工程(16ZXHLNC00070),天津市农业科技成果转化与推广项目(201901200),天津市农业科学院院长基金项目(17010),天津市企业科技特派员项目(19JCTPJC60200),天津市重大种业专项项目(18ZXZYNC00170)
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水果采后分级可以提高其附加值,增加经济效益。随着以成像技术、人工智能为基础的机器视觉技术的迅猛发展,其在水果的外观品质分级上也逐渐得到了广泛应用。基于机器视觉测量水果尺寸时,标尺通常在载物台平面,并未与所测水果直径在同一平面;另一方面,水果边缘成像点可能并非水果最大直径平面的点,这两个因素都会导致测量误差,进而影响分级结果。本研究对这两个因素导致的误差进行了分析,提出了一种减小误差的方法:若已知被测水果平均半径R,可将相机镜头置于与载物台距离为nR的高度,并计算校正系数,用测得的尺寸乘以校正系数即可减小误
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