基于机器视觉的樱桃外径检测
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“十二五”国家科技支撑计划资助项目(2011BAD20B07);国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2010CB735707);中国博士后科学基金资助项目(2012M510622)


Size Detection for Cherry Fruit Based on Machine Vision
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    摘要:

    樱桃的外径尺寸是樱桃分级的重要参考标准之一。目前对樱桃分级都是人工实现,存在主观性强、劳动强度大、不够准确等缺点。利用机器视觉技术实现对樱桃外径尺寸的检测,包括椭圆拟合、圆拟合和旋转搜索。对18个樱桃外径进行了检测,结果表明:椭圆拟合方法最有效,与手工测量结果相比,其标准偏差为0.48mm,能够满足实际分级需求。

    Abstract:

    The size of sweet cherries is an important indicator of ripeness and quality. However, as a manual process heavily relying on individual judgment, the operation is labor intensive and subjective. A machine vision system was developed. Three methods were used to measure cheery size. Tests showed that standard deviation was 0.48mm by using ellipse fitting method. This method was better than others, such as circle fitting method and rotation searching method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王辉,雷雨春,康峰,王琦,赵博,张勤.基于机器视觉的樱桃外径检测[J].农业机械学报,2012,43(Z1):246-249.

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  • 在线发布日期: 2012-11-08
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