【摘 要】
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苹果的采后分级能够提高其经济价值和市场竞争力,为了实现基于重量的无接触苹果智能分级,提出了基于机器视觉的苹果重量检测方法。首先,采集苹果图像进行预处理,得到平滑无噪声的苹果二值图像。然后,用最小外接矩形方法获得苹果的横径和纵径等主要几何外形特征,建立以苹果外形几何特征为参数的重量检测回归模型。结果表明,苹果重量检测值相对误差低于2%,最大绝对误差不超过4 g,检测准确性较高。采用非接触式的检测可以
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苹果的采后分级能够提高其经济价值和市场竞争力,为了实现基于重量的无接触苹果智能分级,提出了基于机器视觉的苹果重量检测方法。首先,采集苹果图像进行预处理,得到平滑无噪声的苹果二值图像。然后,用最小外接矩形方法获得苹果的横径和纵径等主要几何外形特征,建立以苹果外形几何特征为参数的重量检测回归模型。结果表明,苹果重量检测值相对误差低于2%,最大绝对误差不超过4 g,检测准确性较高。采用非接触式的检测可以克服传统机械式接触对苹果造成的损害,能保证分级后苹果的质量,满足苹果分级生产要求。
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