文献类型： 中文期刊

作者： 吴思 ¹ ; 诸定莲 ¹ ; 鲁梦瑶 ¹ ; 万以磊 ¹ ; 高亮亮 ¹ ; 陈龙 ¹ ; 汤卫荣 ¹ ; 吴文彪 ¹ ;

作者机构： 1.北京市农林科学院信息技术研究中心

关键词： 大闸蟹;机器视觉;自动称重;分级分选设备

期刊名称： 扬州大学学报(农业与生命科学版)

ISSN： 1671-4652

年卷期： 2024 年 004 期

页码： 137-146

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为降低大闸蟹品质分级劳动成本，提高大闸蟹分级分选准确率及效率，开发一种基于机器视觉、自动称重技术的大闸蟹自动分级分选设备，利用深度学习技术获取大闸蟹公母、残缺等表型特征对大闸蟹进行品质分级。设备包含活蟹装载仓模块、自动输送模块、图像采集模块、动态称重模块、自动分拣模块，具备自动分料、传输、品质分级功能。经试验测试，大闸蟹公母识别准确率为98.45%,残缺识别准确率为93.28%,重量识别准确率为94.68%,识别准确率和分拣效率可满足实际应用要求，稳定性良好。结果表明该设备能自动、准确地完成大闸蟹的分级分选，可为农业智能化提供技术支撑。