【摘 要】
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旨在设计一种基于机器视觉技术对鸡翅质量智能识别的方法，实现对鸡翅质量的预测。运用机器视觉技术采集140根鸡翅的俯视和侧视图像建泣图像库，并对库中图像进行灰度化、形态学
【机 构】
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山东农业大学机械与电子工程学院/山东省园艺机械与装备重点实验室
【基金项目】
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山东省自然科学基金(编号:2012ZRB01628);山东省重点研发项目(编号:2015GGB01311);山东农业大学现代农业智能化装备研发项目
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旨在设计一种基于机器视觉技术对鸡翅质量智能识别的方法，实现对鸡翅质量的预测。运用机器视觉技术采集140根鸡翅的俯视和侧视图像建泣图像库，并对库中图像进行灰度化、形态学运算等处理；分别提取鸡翅俯视图和侧视图的面积、轮廓周长、长轴、短轴特征，并采用相机标定方法计算出实际各项特征值，分别建立鸡翅实际质量和样本实际特征值之间的一元线性、幂指数及多元混合预测模型。试验结果显示，采用多元混合预测模型效果最佳，相关系数达到0．9717，估计误差方差为0．5055；运用检验数据对该预测模型进行验证，得到预测鸡翅质量与实际
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