基于机器视觉的预包装食品检测

摘要：

基于机器视觉设计了一种缺陷检测系统,该图像处理采用基于偏微分方程的去噪模型实现了图像去噪;利用双阈值分割方法实现了缺陷区域的分割;并采用BP神经网络根据周长、面积和圆形度实现了缺陷分类.结果表明:试验系统的整体漏检率为0.17％,检测精度比较高;每个包装的检测耗时大约为70 m s,检测效率比较高;该系统能很好地满足食品包装实时、快速、准确、稳定的检测要求.

关键词：预包装、机器视觉、BP神经网络、图像处理

所属期刊栏目：36

在线出版日期：2020-11-04（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：155-157,176