基于机器视觉的海产品外观品质分级方法

摘要：

海产品外观品质的机器视觉检测分级方法旨在克服人工检测分级的主观性和随意性.主要采用中值滤波和边界跟踪法对图像进行预处理,在此基础上利用三点一线法和外接矩形旋转法确定海产品的横轴长和纵轴长.通过比较两种方法的优劣,采用三点一线法来处理图像,用时最短.提取横轴长、纵轴长、似圆度、形状参数、偏心率和中轴曲率作为分类特征,建立BP神经网络模型,实现海产品表观质量等级评定.识别的平均准确率达89.5％.

关键词：海产品、机器视觉、特征提取、BP神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.4;TS254.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家火炬计划重点项目2012GH560223;海洋公益性行业科研专项201505029;国家海洋食品工程技术研究中心开放课题2012FU125X03

在线出版日期：2017-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：147-150