【摘 要】
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在水果品质的机器视觉检测过程中 ,水果形状导致的图像颜色失真直接影响最终的检测和分级结果。本文在 6个位置分别采集了 3种大小、1 9种不同表面颜色的标准实验球体的图像
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江大学生物系统工程与食品科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目 (项目编号 :3 0 2 70 763 );国家高技术“863”计划资助项目 (项目编号 :2 0 0 1AA42 2 2 3 0 )
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在水果品质的机器视觉检测过程中 ,水果形状导致的图像颜色失真直接影响最终的检测和分级结果。本文在 6个位置分别采集了 3种大小、1 9种不同表面颜色的标准实验球体的图像。在分析球体的大小、表面颜色和图像采集位置等因素对球体图像颜色的亮度、色调和饱和度的影响后发现 ,球体图像的颜色失真主要是颜色的亮度失真。建立了摄像视区中心球体图像的亮度校正模型 ,该模型的相关系数 R2 为 0 .84 6。采用该模型在Matlab软件平台上构建了柑桔图像的颜色校正算法 ,实验结果表明 ,该颜色校正模型和算法是有效和可靠的
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