论文摘要
目的以蛋品质量评价指标—哈夫单位值为检测标准,建立一种基于机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法。方法通过摄像头捕捉到鸡蛋图像信息,利用MATLAB对鸡蛋图像的G分量以及I分量进行特征参数提取,并计算出与鸡蛋新鲜度相关的4个特征参数:蛋黄面积比、气室面积比、气室高度比与气室直径比,将其作为自变量,通过高精度游标卡尺实测每个鸡蛋样本哈夫值作为因变量,分别建立一元回归模型,寻找特征参数与哈夫值的关系,并根据哈夫值对鸡蛋新鲜度进行分级。结果实验表明,所测4个特征参数中,蛋黄面积比与哈夫值存在较强的相关性,相关系数为0.78,拟合优度为0.62,蛋黄面积比越小,鸡蛋哈夫值越大,说明鸡蛋越新鲜。结论基于机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法不仅具有较强的应用价值,还可以为鸡蛋品质智能分级提供技术支撑。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李新成,赵登鲁,石红蕾,员玉良
关键词: 鸡蛋新鲜度,机器视觉,图像处理,无损检测
来源: 食品安全质量检测学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业
单位: 青岛农业大学机电工程学院
基金: 青岛市民生科技计划项目(16-6-2-35-nsh),国家级大学生创新创业训练计划项目(201710435081)~~
分类号: TS253.7
页码: 489-493
总页数: 5
文件大小: 1264K
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