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    基于機(jī)器視覺的蕎麥剝殼性能參數(shù)在線檢測方法

    作者:呂少中; 杜文亮; 陳震; 陳偉; 蘇日嘎拉圖 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院; 呼和浩特010018; 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院; 呼和浩特010080

    摘要:針對蕎麥剝殼時(shí)不能隨原料種類變化而適時(shí)調(diào)整砂盤間隙和轉(zhuǎn)速的問題,提出一種基于機(jī)器視覺的蕎麥剝殼性能參數(shù)在線檢測方法,為蕎麥剝殼機(jī)自適應(yīng)最優(yōu)控制提供數(shù)據(jù)反饋。采集快速滑落的蕎麥剝出物圖像,使用帶二階拉普拉斯修正項(xiàng)的邊緣自適應(yīng)插值算法對圖像插值重建;對重建的淺藍(lán)色背景蕎麥剝出物圖像N(B-R)灰度變換之后進(jìn)行背景分割;生成距離骨架圖像并對其鄰域極大值濾波提取種子點(diǎn),使用分水嶺算法對種子點(diǎn)標(biāo)記后的距離圖像進(jìn)行粘連分割;采用交互式方法標(biāo)注已粘連分割的蕎麥籽粒,然后使用已標(biāo)注的蕎麥籽粒訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在線試驗(yàn)中,處理和識別一幅包含897個(gè)籽粒的1 824像素×1 368像素圖像耗時(shí)4.79 s。未剝殼蕎麥、整米和碎米的正確識別率分別為99.7%、97.2%和92.6%。結(jié)果表明,本文在線檢測方法得到的出米率能夠反映蕎麥剝殼機(jī)組的剝殼性能,可為蕎麥剝殼加工的自適應(yīng)最優(yōu)控制和智能化提供有效基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

    注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社。

    農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)雜志

    農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)雜志, 月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:特約專稿、農(nóng)業(yè)裝備與機(jī)械化工程、農(nóng)業(yè)信息化工程、農(nóng)業(yè)水土工程、農(nóng)業(yè)生物環(huán)境與能源工程、農(nóng)產(chǎn)品加工工程、車輛與動(dòng)力工程、機(jī)械設(shè)計(jì)制造及其自動(dòng)化等。于1957年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。

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