基于机器视觉的虾夷扇贝分级检测方法研究

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在养殖虾夷扇贝(Patinopecten yessoensis)的生产过程中需要多次将其按大小分级。传统方法采用筛子和分级机筛分,会使扇贝受到振动、碰撞。振动影响扇贝生长发育,碰撞使扇贝边缘受到损伤,贝壳碎裂外套膜裸露在壳外,造成病贝、死贝,且机械筛分分级精度低,人工筛分劳动强度大、效率低。本文研究一种新的方法,利用机器视觉检测扇贝大小。通过摄像头获取扇贝图像、计算机对输入的图像进行预处理、图像分割、膨胀腐蚀,提取扇贝的面积等特征值,建立扇贝的几何模型、数学模型,确定面积与壳长的关系,进一步识别扇贝的大小
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