【摘 要】
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产地鸭蛋在养殖地收集后需就地粗选,根据不同品质分类装箱运往蛋企加工厂清洗、包装及流通。产地鸭蛋表面脏污严重,粗选难度较大。本文采用机器视觉技术采集群体产地鸭蛋动态
【机 构】
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华中农业大学工学院; 国家蛋品加工技术研发分中心华中农业大学; 华中农业大学食品科学技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31371771);公益性行业(农业)科研专项(201303084);国家科技支撑计划项目(2015BAD19B05)
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产地鸭蛋在养殖地收集后需就地粗选,根据不同品质分类装箱运往蛋企加工厂清洗、包装及流通。产地鸭蛋表面脏污严重,粗选难度较大。本文采用机器视觉技术采集群体产地鸭蛋动态图像,利用R-B分量有效去除因装置间隙产生的漏光;对运行中的每枚蛋拍照3次,取最大面积图像,减小脏污位于图像边缘时对其边缘检测的影响;用最小平均中值法对产地鸭蛋边缘进行椭圆拟合,避免因光源过亮和鸭蛋过脏带来的边缘噪声的干扰;提取产地鸭蛋长半轴、短半轴、体积和离心率作为特征参数,通过LIBSVM建立产地鸭蛋外形扁平度分级模型,实现对产地鸭蛋尺寸和扁平程度的分级。经检验,鸭蛋尺寸与扁平度的分级正确率分别为91.67%,95.00%。
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