【摘 要】
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在基于机器视觉技术的枸杞外部缺陷识别过程中,样品数量过多且摆放密集,导致边界阴影与外部缺陷相互混淆,从而影响了识别的准确性。针对此问题,提出一种基于形态学边缘检测的
【基金项目】
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国家自然基金项目(61363054)
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在基于机器视觉技术的枸杞外部缺陷识别过程中,样品数量过多且摆放密集,导致边界阴影与外部缺陷相互混淆,从而影响了识别的准确性。针对此问题,提出一种基于形态学边缘检测的枸杞外部缺陷识别方法。首先,通过二值化进行背景分割,提取存在边界阴影的果实图像。然后,以改进的自适应形态学梯度算子提取精确果实边界,进而对其填充并与样本图像做差运算,去除边界阴影。最后,对图像去噪并增强对比度,通过二值化筛选缺陷部位完成识别。实验结果表明,提出的方法正确率达到90%以上。该方法满足枸杞外部缺陷识别的实际需求,为进一步进行枸杞质量
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