文献类型： 中文期刊
作者： 左兴健 1 ; 武广伟 1 ;
作者机构： 1.北京农业智能装备技术研究中心
关键词： 猕猴桃;分级;图像处理;BP神经网络
期刊名称： 农业机械学报
ISSN： 1000-1298
年卷期： 2014 年 S1 期
页码： 287-295
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 针对目前猕猴桃采后人工分级费时费力、自动分级成本高等问题,通过机械分离输送、图像采集与处理、智能控制等技术,研制了一套实用的猕猴桃自动分级设备。该设备包括单行定位输送系统、图像采集系统、分级执行系统和控制系统,通过多特征提取和融合分级的方法对猕猴桃实现了自动分级,同时在线监控参数。经试验验证,该设备按体积、形状、表面缺陷特征分级的准确率分别可达88.9%、91%、94%,融合分级的准确率可达86%。
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