【摘 要】
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为了应对大枣分拣工作量大、分拣标准不统一的问题,设计了新型大枣品质分拣系统,包括分拣机械结构与大枣品质识别系统。大枣品质识别系统分为图像分析与大枣品质判定两部分。
【基金项目】
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四川省“十二五”教育信息技术科研项目(SC201453)
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为了应对大枣分拣工作量大、分拣标准不统一的问题,设计了新型大枣品质分拣系统,包括分拣机械结构与大枣品质识别系统。大枣品质识别系统分为图像分析与大枣品质判定两部分。图像分析综合R、G、B三通道强度,采用中值降噪与高斯降噪对图像数据进行处理。采用Canny边缘检测卷积因子,计算大枣轮廓边界;采用椭圆一般式对轮廓进行拟合,输出以椭圆的半长轴a和半短轴b。以大枣体积和质量作为品质标准,依据椭圆的半长轴a和半短轴b计算椭球体积,并对体积成梯度分布的大枣质量进行线性拟合,线性决定系数R~2达到0.94。以四川三台地区
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