文献类型：期刊文章

作　　者：王阳[1] 杨晨[1] 曾瑞敏[1] 丁召[1]

WANG Yang;YANG Chen;ZENG Rui-min;DING Zhao(College of Big Data and Information Engineering,Guizhou University,Guizhou Key Laboratory of Micro-nano Electronics and Software Technology,Guiyang 550025,China)

机构地区：[1]贵州大学大数据与信息工程学院贵州省微纳电子与软件技术重点实验室

出　　处：《科学技术与工程》

基　　金：国家自然科学基金(61604046);贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788号)资助

年　　份：2019

卷　　号：19

期　　号：17

起止页码：234-238

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：小龙虾是中国重要经济水产,其价格随产品等级波动较大。传统的分级技术对小龙虾销售有一定限制,发展分级技术对于提高小龙虾经济价值有重要意义。根据小龙虾销售规范的要求,设计了小龙虾分级算法,分别利用R分量占比统计法、椭圆近似法、椭圆切割法对虾体生命状态、尺寸及残缺度进行检测。实验结果显示,在100个随机检测样品中,算法误判率约3%。相较传统分级方式,该算法不仅具有效率优势,同时具有相对低的误判率。

关 键 词：小龙虾 分级  算法  机器视觉

分 类 号：TP312]