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基于机器视觉的双孢蘑菇在线自动分级系统设计与试验

文献类型: 中文期刊

作者: 王风云 1 ; 封文杰 2 ; 郑纪业 2 ; 孙家波 2 ; 牛鲁燕 2 ; 陈振学 2 ; 张学涛 2 ; 王磊 3 ;

作者机构: 1.山东省农业科学院科技信息研究所;山东大学控制科学与工程学院

2.;山东省农业科学院科技信息研究所;山东大学控制科学与工程学院

3.;山东省农业科学院科技信息研究所;山东大学控制科学与工程学院;

关键词: 图像处理;菌;算法;双孢蘑菇;自动分级

期刊名称: 农业工程学报

ISSN: 1002-6819

年卷期: 2018 年 07 期

页码: 256-263

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 针对双孢蘑菇工厂化生产中人工分级劳动量大、生产效率低、标准不统一等问题,该文研究设计了一套基于机器视觉的双孢蘑菇精选分级系统,提出基于分水岭、Canny算子、闭运算等处理的双孢蘑菇图像大小分级算法,设计了基于传送速度、距离、触发时间与算法处理时间的精确控制策略,开发了基于Open CV 2.4.10和visual studio 2010的系统分析与控制软件,在最大限度减少破损情况下,实现双孢蘑菇实时在线精选分级。基于研发的双孢蘑菇自动精选分级系统样机,对新鲜双孢蘑菇进行了分级性能及分级效果的测试。试验结果表明,在输送速度12.7 m/min、相机行频1 900 Hz下,自动分级系统的平均分级速度是102.41个/min、平均准确率97.42%、破损率0.05%、漏检率0.96%,相对于人工分级效率提高38.86%,准确率提高6.84%,破损率降低0.13%,可以连续稳定工作。对于长时间分级,由于人容易疲劳,自动分级的优势更加明显。

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