基于图像处理的河蟹分级系统设计

摘要：

[目的]传统的河蟹分拣方法主要依靠人眼识别,误差率大,耗时耗力,且易对河蟹造成损伤.随着机器视觉技术和人工智能的高速发展,基于视觉识别技术的河蟹分拣方法效率高、准确度高.[方法]课题组设计了一种基于品质智能分级技术的河蟹高效分级系统,通过使用不同等级的雌雄河蟹各20只进行分级试验,利用视觉模块的图像采集与图像处理技术采集河蟹图像,经过图像的灰度化、滤波、增强、图像分割和形态学处理消除环境干扰,结合河蟹雌雄判别技术和河蟹肥满度公式,计算得到河蟹公母与肥满度识别准确率指标.[结果]该系统的河蟹雌雄平均识别准确率为97.5％,肥满度平均识别准确率为97％,证实了分级装置的可靠性.[结论]该系统采用视觉识别技术进行河蟹无损检测,可以实现低损伤、高效率、高准确度识别河蟹,与传统人工相比提高了判别准确度,提升了分拣效率,大幅节省人力、物力,具有广泛的应用前景.

关键词：图像处理、雌雄辨别、肥满度分级

所属期刊栏目：54

分类号：TN911.73;TS254.7

资助基金：江苏省重点研发计划;江苏省现代农机装备与技术示范推广项目

在线出版日期：2023-05-11（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：8-10,18