【摘 要】
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目的:设计以马铃薯加工原料为对象的自动化分选系统,实现设定标准下马铃薯自动识别。方法:构建分选系统的控制流程及分选算法,通过自动传送、机器视觉采集、吸压翻转自动化获取马铃薯2面的图像,采用图像复原算法消除运动模糊,设计面积比、长短径、凸起检测算法对马铃薯畸形、发芽、大小进行检测,基于颜色特征构建神经网络模型对马铃薯绿皮、病斑、常色进行分类。结果:利用BP神经网络算法预测马铃薯外观颜色绿皮、病斑、正
【基金项目】
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湛江市科技计划项目(编号:2019B01075,2019B01232),广东省普通高校青年创新人才类项目(编号:2019KQNCX074,2018KTSCX130),广东省普通高校特色创新项目(编号:2020KTSCX074)。
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目的:设计以马铃薯加工原料为对象的自动化分选系统,实现设定标准下马铃薯自动识别。方法:构建分选系统的控制流程及分选算法,通过自动传送、机器视觉采集、吸压翻转自动化获取马铃薯2面的图像,采用图像复原算法消除运动模糊,设计面积比、长短径、凸起检测算法对马铃薯畸形、发芽、大小进行检测,基于颜色特征构建神经网络模型对马铃薯绿皮、病斑、常色进行分类。结果:利用BP神经网络算法预测马铃薯外观颜色绿皮、病斑、正常的分类,以误差分数为衡量预测模型准确性的度量,神经网络的预测分类平均准确率为96.2%。通过选取混合样
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