教育部留学回国人员科研启动基金(KS08021101)
- 作品数：2 被引量：13H指数：2
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- 猕猴桃分级果实表面缺陷的检测方法
- 猕猴桃的自动化分级中最为复杂、费时的是表面缺陷的检测。猕猴桃果实表面缺陷主要包括碰压伤、划伤、日灼,检测过程包括缺陷分割和缺陷识别两个阶段。本文中猕猴桃机器视觉采集系统采用近红红外光源采集图像,并对采集图像中值滤波法去除...
- 李平平丁宪苏帅崔永杰
- 关键词：猕猴桃
- 文献传递
- 基于统计分析猕猴桃外观指标分级方法的研究被引量：7
- 2014年
- 猕猴桃果实单果重、果实大小是分级的主要指标。为了科学合理地量化分级指标,以陕西主产的秦美猕猴桃为研究对象,选取果实单果重、果实长轴、果实短轴3个指标,研究了不同指标的分级区间和关系。首先,对3个指标信息统计分析,依据秦美猕猴桃实际收购区间和优质果实区间,划分出正常果实长短轴区间、优质果实长短轴区间,并统计各区间样本比例;然后,以果实长轴、果实短轴为果实大小单一指标,果实矩形面积、椭圆面积为复合果形指标,进行了果实大小单一指标、复合果形指标与果实单果重之间的关联性研究。结果表明,秦美猕猴桃果实单果重、果实长轴、果实短轴的数据服从正态分布,划分了合理的分级区间;果实大小单一指标、复合果形指标与单果重的线性关系明显,果实单果重与果实长、短轴之间函数拟合系数为0.71和0.80,单果重与面积的函数拟合系数为0.92。以上结果为猕猴桃果实果形指标量化提供了方法和理论依据。
- 李平平邵玉玲张发年田玉凤崔永杰
- 关键词：猕猴桃统计分析
- 猕猴桃分级果实表面缺陷的检测方法被引量：8
- 2012年
- 猕猴桃的自动化分级中最为复杂、费时的是表面缺陷检测。猕猴桃果实表面缺陷主要包括碰压伤、划伤和日灼,检测过程包括缺陷分割和缺陷识别两个阶段。猕猴桃机器视觉采集系统采用近红外光源采集图像,并对采集图像中值滤波法去除图像采集过程中受到的各种噪声的干扰;图像分析获取最佳阈值,最后图像分割得到猕猴桃果实表面的黑色斑点区域,包括真正的缺陷区域和梗萼区域。通过试验表明,近红外光源能有效提取猕猴桃果实表面的划伤、腐烂伤和日灼缺陷,而且近红外光源图像有效地避免了传统光源图像的反射亮斑区域,通过实验结果,分析针对分割出的可疑缺陷区域如何正确识别,可利用双金字塔数据形式的盒维数快速计算方法,提出描述该区域粗糙度和纹理方向性的特征参数,依此来区分真正缺陷和梗萼区域。
- 崔永杰李平平丁宪苏帅
- 关键词：猕猴桃
