基于机器视觉的金丝皇菊智能分级系统研究

摘要：

为实现对金丝皇菊的快速无损等级评估,本文应用机器视觉技术对5个等级的金丝皇菊进行智能分级.首先根据金丝皇菊的品质特性设计分级装置,并根据金丝皇菊的颜色、形状、完整度等特征设置不同的分级标准;其次运用图像灰度化、图像去噪、图像增强技术完成金丝皇菊图像预处理;再次采用加色法混色模型(Red Green Blue,RGB)完成金丝皇菊颜色特征提取与识别,并通过图像分割和边缘检测技术完成对金丝皇菊图像完整度的判断及花径的计算,得出金丝皇菊的预测等级;最后基于Microsoft Visual Studio 2017平台开发一套金丝皇菊智能分级系统,实现系统的实时可视化操作.结果表明,本文设计的金丝皇菊智能分级系统整体分级准确率达到了97.6％,平均分级速度为人工的5倍多,其在可靠性、速度、工作效率、鲁棒性等各方面都优于传统的人工分级,本研究为机器视觉技术在花茶分级领域的应用提供了实际案例与技术参考.

关键词：机器视觉;分级;金丝皇菊;系统;图像处理

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省教育厅自然科学研究一般项目;滁州市科技计划项目

在线出版日期：2022-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：13-20