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基于机器视觉的马铃薯质量和形状分选方法
2016-10-19 10:48   审核人:

基于机器视觉的马铃薯质量和形状分选方法

Potato grading method of mass and shapes based on machine vision

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【作者】 孔彦龙高晓阳李红玲张明艳杨占峰毛红玉杨倩

【Author】 Kong Yanlong,Gao Xiaoyang,Li Hongling,Zhang Mingyan,Yang Zhanfeng,Mao Hongyu,Yang Qian(College of Engineering,Gansu Agricultural University,Gansu Provincial Key Laboratory of Aridland Crop Science,Lanzhou 730070,China)

【机构】 甘肃农业大学工学院,甘肃省干旱生境作物学重点实验室

【摘要】 马铃薯的质量和形状是机器视觉分级的2个重要特征和依据,为实现马铃薯质量与形状检测分级,该文提出了一种基于图像综合特征参数的分选方法。首先提取马铃薯俯视图的面积参数和侧视图的周长参数,通过回归分析建立马铃薯的质量检测模型,实现对马铃薯的质量分选;然后提取马铃薯俯视图像的6个不变矩参数,输入到已训练好的神经网络,完成对马铃薯形状分选。试验结果表明:该方法可以有效的检测马铃薯的质量并区分其形状,质量分选准确率为95.3%,薯形分选准确率为96%。可满足实际应用的要求。 

【Abstract】 In the machine vision technique of potato grading process,mass and shape are two important characteristics.In order to achieve potato grading with these two factors,a grading method of mass and shapes based on image characteristic parameters was put forward in this paper.After extracting parameters of top view area and side view perimeter,a potato mass grading model was constructed with stepwise regression analysis,and then four rounds of mass classification were completed with machine vision.To... 更多

【基金】 国家自然科学基金项目(61164001);甘肃省教育厅高等学校科研计划项目(1102-07);甘肃省干旱生境作物学重点实验室开放基金课题(1102-11)资助
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