基于图像处理的白酒酒花轮廓检测

论文摘要

依据"看花摘酒"的传统经验,采用机器视觉代替人眼,通过CCD获取摘酒酒花的视频图像,并截取不同酒度酒花图像进行直方图均衡化、图像腐蚀等图像预处理,消除了高光噪声的影响,然后采用不同边缘检测算法对酒花轮廓进行了对比研究,采用OTSU算法与Canny边缘检测算法相结合的方法,较好地实现酒花与背景的分割,提取清晰的酒花边缘轮廓,通过对大清花与小清花图像的模式识别,为摘酒自动化提供了有效分级依据。该智能化的分级摘酒方法,能够提高分级摘酒工艺的稳定性和准确性,易于实现分级摘酒工序的智能自动化。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨静娴,任小洪

关键词: 酒花摘酒,图像处理,高光消除,目标分割,轮廓检测

来源: 食品与机械 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

单位: 四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室,四川轻化工大学自动化与信息工程学院

基金: 四川省科技厅重点研发项目（编号：2016SZ0074）

分类号: TP391.41;TS262.3

DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2019.12.010

页码: 52-55+145

总页数: 5

文件大小: 1895K

下载量: 362

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