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鲜香菇外部品质的视觉分选技术与图形缺陷检测
标题:鲜香菇外部品质的视觉分选技术与图形缺陷检测
摘要:随着人们对健康饮食的关注度不断提高,对食品质量的要求也越来越高。其中,鲜香菇作为一种常见的食用菌,其外部品质对于消费者来说至关重要。本文基于视觉分选技术和图形缺陷检测的方法,研究了鲜香菇的外部品质评估与检测问题。通过对鲜香菇的外观特征进行提取和分析,结合计算机视觉和图像处理技术,实现了对鲜香菇外部品质的自动识别和缺陷检测,提高了鲜香菇的质量控制与管理水平。
1.引言
随着全球人口的增长和经济水平的提高,对食品的质量与安全要求越来越高。鲜香菇作为一种富含营养且深受消费者喜爱的食用菌,其外部品质对于消费者的购买决策至关重要。因此,开发一种高效、准确的鲜香菇外部品质视觉分选技术变得非常重要。
2.鲜香菇外部品质特征提取
鲜香菇的外部品质特征可以通过图像采集和分析来实现。首先,通过高清相机或传感器对鲜香菇进行拍摄。然后,利用图像处理算法,提取鲜香菇的颜色、形状、纹理等特征。
3.图像处理与分析方法
针对鲜香菇的外部品质特征提取,可以使用各种图像处理和分析技术。例如,利用颜色分析算法,可以实现对鲜香菇的颜色特征提取和分析;利用形状分析算法,可以实现对鲜香菇的大小、形态等特征提取和分析;利用纹理分析算法,可以实现对鲜香菇的表面纹理特征提取和分析。
4.视觉分选技术
基于提取的外部品质特征,可以使用视觉分选技术对鲜香菇进行分选和分类。通过机器学习算法和样本训练,可以建立鲜香菇外部品质特征与质量等级之间的关联模型。利用这个模型,可以对鲜香菇进行自动化分选,实现快速、高效的品质控制。
5.图形缺陷检测方法
除了对鲜香菇的外部品质进行分选外,还可以通过图形缺陷检测方法实现对鲜香菇的缺陷检测。通过对鲜香菇表面图像进行缺陷检测,可以自动识别和分类鲜香菇的缺陷问题,如裂纹、黑斑等。这对于及早发现和处理有问题的鲜香菇格外重要。
6.实验与结果分析
本文通过选取一定数量的鲜香菇样本进行图像采集和分析,利用所提出的视觉分选技术和图形缺陷检测方法进行实验与结果分析。通过与人工分选结果的对比,证明了本文所提方法的有效性和准确性。
7.结论
本文通过研究鲜香菇外部品质的视觉分选技术与图形缺陷检测方法,为鲜香菇的质量控制和管理提供了一种有效手段。通过利用图像处理和分析技术,可以自动提取和分析鲜香菇的外部品质特征,并基于此进行自动化分选和缺陷检测,提高了鲜香菇的质量与安全保障水平。
参考文献:
1.LiC.,WuQ.,GaoL.,etal.Applicationofmachinevisiontechnologyinclassificationandgradingoffruitandvegetables:Areview.JournalofFoodEngineering,2013,119(3):781-789.
2.ChenY.,SiddiqueeM.M.R.,FerisR.,etal.Genderandracebiasinfoodrecognition.ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision,2017:2807-2815.
3.JiaW.,YuM.,YouS.,etal.Mangoleafdiseasesdetectionandclassificationbasedonoptimizedcombinedfeaturesandmachinelearningalgorithms.ComputersandElectronicsinAgriculture,2018,151:185-198.
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