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《塔里木大学》 2019年
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基于机器视觉的干制骏枣分级方法研究

刘小文  
【摘要】:本文设计了一种计算机图像采集系统,通过数码相机获取干制骏枣的图像,对原始图像先后进行了灰度化处理、图像增强、图像二值化、图像形态处理、图像填充和图像分割等预处理,对干制红枣的特征分别从形态特征和表面纹理特征进行了快速提取。然后对干制骏枣区域进行Otsu's阈值分割、图像局部属性统计和形态学处理,提取出红枣裂纹二值图像,根据裂纹图像不变距法来建立裂纹检测模型,通过对实验结果的分析,发现鸟啄和药害的检测准确率较低,分别只有86.7%和76.7%,霉变的检测准确率可达100%。利用干制骏枣轮廓上两点之间最大距离算法测算出干制骏枣纵径,采用最小二乘法对纵径的真实值和检测的像素值进行直线拟合,求出函数关系,建立基于机器视觉的干制骏枣大小分级检测模型,并与分级的标准进行对比,从而实现干制骏枣大小分级,最终将实际测得的结果与模型测得的结果进行对比,设计了基于GUI界面的干制骏枣大小分级系统,分级正确率为95.3%,结果达到了本次设计的预期要求。
【学位授予单位】:塔里木大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;S665.1

【参考文献】
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【相似文献】
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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10 戴艳;骏枣多糖的提取纯化、结构分析及抗氧化活性研究[D];华中农业大学;2013年
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