【摘 要】
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鸭蛋新鲜度的检测是鸭蛋生产、销售、加工过程中的重要环节之一。禽蛋气室及蛋黄的形态特征与其新鲜度密切相关。本文运用机器视觉技术,采集鸭蛋彩色图像,并对其进行图像预处
【机 构】
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华中农业大学工学院; 国家蛋品加工技术研发分中心华中农业大学;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31371771);公益性行业(农业)科研专项(201303084);国家科技支撑计划项目(2015BAD19B05)
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鸭蛋新鲜度的检测是鸭蛋生产、销售、加工过程中的重要环节之一。禽蛋气室及蛋黄的形态特征与其新鲜度密切相关。本文运用机器视觉技术,采集鸭蛋彩色图像,并对其进行图像预处理去除背景。采用梯度法跟踪边缘,先判断出气室的位置,后利用Hough变换检测直线提取出鸭蛋气室分界线,获得气室区域大小,从而求得气室面积与整蛋面积比。同时提取鸭蛋心区域面积与整蛋面积比,分别计算R,G,I分量灰度均值,以这5个指标为特征参数,将样本按2∶1的比例分为训练集和预测集,采用最小二乘支持向量机方法建立判别模型,对鸭蛋新鲜度进行分级。试验结果显示,训练集的正确率为96.92%,预测集的正确率为93.85%。用此种视觉方法对鸭蛋新鲜度进行无损检测与分级是可行的。
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