【摘 要】
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提出了一种基于机器视觉技术的苹果表面纹理检测分级方法。提取苹果目标，使用不同算法灰度化图像。根据纹理位于图像中灰度突变处的特点，采用典型梯度算法，对目标图像进行两次梯
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提出了一种基于机器视觉技术的苹果表面纹理检测分级方法。提取苹果目标，使用不同算法灰度化图像。根据纹理位于图像中灰度突变处的特点，采用典型梯度算法，对目标图像进行两次梯度锐化。对图像进行滤波去噪使纹理更加突出。利用绝对差分算法，计算图像的平均梯度，选取阈值55，将苹果分为纹理鲜明A级果和纹理不鲜明B级果。设计了由PC机、可编程逻辑控制器、摄像机、图像采集卡等组成的苹果视觉自动化分级系统。选取41个水晶富士苹果在该系统进行了分级试验，分级窜果率为4．9％，可以满足应用要求。
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