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圣女果表面缺陷检测与分级系统研究 被引量:15

Surface Defect Detection and Classification System for Cherry Tomatoes
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摘要 设计了一种基于机器视觉的圣女果表面缺陷检测与大小分级系统。该系统集图像采集、图像处理与识别及机器人分拣于一体,实现了对图像进行滤波、二值化、边缘检测和定位识别;提出了基于Sobel与分数阶微分的边缘检测算法,通过比较7种不同算法对同一批圣女果分拣的效果,检验新算法的有效性。实验结果表明:所提算法可以有效地检测圣女果缺陷并对圣女果进行大小分级,综合分级准确率为98.4%,具有很好的应用前景。 A system with functions of surface defect detection and classification for cherry tomatoes based on machine vision was proposed.The system integrated image acquisition,image processing,image recognition and robotic palletizing,which could achieve image filtering,binarization,edge detection and location identification.An edge-detection algorithm was proposed based on fractional differential and Sobel operator.The effectiveness of the proposed algorithm was tested by comparing the sorting results of seven different algorithms on the same parcel of cherry tomatoes.Experimental results showed that the algorithm could effectively detect defects and classify the cherry tomatoes.The comprehensive classification accuracy was 98.4% with a good application prospect.
作者 杜永忠 平雪良 何佳唯 Du Yongzhong;Ping Xueliang;He Jiawei;School of Mechanical Engineering,Jiangnan University;
出处 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期194-199,共6页 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery
基金 江苏省科技攻关计划资助项目(BE2011098)
关键词 圣女果 表面缺陷检测 机器视觉 图像处理 Cherry tomatoes Surface defect detection Machine vision Image process
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参考文献22

二级参考文献161

共引文献314

同被引文献202

引证文献15

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