文献类型：期刊文章

作　　者：韩仲志[1,2] 邓立苗[2] 徐艳[2] 冯永莲[4] 耿琪超[3] 熊凯[2]

机构地区：[1]中国石油大学(华东)地球科学学院,青岛266580 [2]青岛农业大学信息学院,青岛266109 [3]美国明尼苏达大学双城校区,明尼苏达州明尼阿波利斯55455 [4]莱西市农业局,青岛266000

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家自然科学基金(31201133);山东省自然科学基金(ZR2009DQ019);青岛市科技发展计划(11-2-3-20-nsh)资助项目

年　　份：2013

卷　　号：29

期　　号：9

起止页码：156-161

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20132516429366)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了实现基于计算机视觉的胡萝卜外观品质自动分级系统,基于图像处理的方法,参照国家标准(SB/T10450-2007),该文提出影响胡萝卜外观等级的须根、青头、开裂等关键参数的提取算法。须根检测算法通过提取骨架检测端点数来实现,青头检测算法通过R分量上二值化得到,开裂检测算法使用S分量结合区域标记的方法完成,在此基础上构建了须根数、青头比和开裂度3个量化标准,对试验随机采集的520个胡萝卜图像的青头、须根和开裂进行检测,正确率分别达到了97.5%,81.8%,92.3%,总体识别率91.3%。该文所构建的胡萝卜关键特征检测方法,对研究机器视觉的胡萝卜外观品质自动检测装置与分级生产线具有积极意义。

关 键 词：计算机视觉 检测  品质分级  胡萝卜 青头  须根 开裂

分 类 号：S126] TP391.41]