文献类型：期刊文章

作　　者：王风云[1] 封文杰[1] 郑纪业[1] 孙家波[1] 牛鲁燕[1] 陈振学[2] 张学涛[2] 王磊[1]

Wang Fengyun;Feng Wenjie;Feng Wenjie;Sun Jiabo;Niu Luyan;Chen Zhenxue;Zhang Xuetao;Wang Lei(S&T Information Institution,Shandong Academy of Agricultural Sciences,Jinan 250100,China;Control Science and Engineering School,Shandong University,Jinan 250061,China)

机构地区：[1]山东省农业科学院科技信息研究所,济南250100 [2]山东大学控制科学与工程学院,济南250061

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：山东省重点研发计划(2016GNC110008);山东省农业科学院农业科技创新工程(CXGC2017B04);山东省农业科学院农业科技创新工程(CXGC2016A12)

年　　份：2018

卷　　号：34

期　　号：7

起止页码：256-263

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对双孢蘑菇工厂化生产中人工分级劳动量大、生产效率低、标准不统一等问题,该文研究设计了一套基于机器视觉的双孢蘑菇精选分级系统,提出基于分水岭、Canny算子、闭运算等处理的双孢蘑菇图像大小分级算法,设计了基于传送速度、距离、触发时间与算法处理时间的精确控制策略,开发了基于Open CV 2.4.10和visual studio 2010的系统分析与控制软件,在最大限度减少破损情况下,实现双孢蘑菇实时在线精选分级。基于研发的双孢蘑菇自动精选分级系统样机,对新鲜双孢蘑菇进行了分级性能及分级效果的测试。试验结果表明,在输送速度12.7 m/min、相机行频1 900 Hz下,自动分级系统的平均分级速度是102.41个/min、平均准确率97.42%、破损率0.05%、漏检率0.96%,相对于人工分级效率提高38.86%,准确率提高6.84%,破损率降低0.13%,可以连续稳定工作。对于长时间分级,由于人容易疲劳,自动分级的优势更加明显。

关 键 词：图像处理 菌  算法  双孢蘑菇 自动分级  

分 类 号：S24]