【摘 要】
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该文以机器视觉技术为重要手段,综合利用计算机、光学、数学、模式识别、数学形态学、人工智能、CCD技术、视觉学、数字图像处理等众多学科知识,选择具有一定代表性并在浙江
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该文以机器视觉技术为重要手段,综合利用计算机、光学、数学、模式识别、数学形态学、人工智能、CCD技术、视觉学、数字图像处理等众多学科知识,选择具有一定代表性并在浙江省水果生产中占有重要位的黄花梨和柑桔作为研究对象,研究了利用机器视觉技术进行农产品品质自动识别的理论与方法.该文在充分利用农产品品质机器视觉自动识别的国内外最新研究成果的基础上,结合中国实际情况,研究了一套切实可行的适合于农产品品质自动识别的机器视觉系统和国像处理算法,所提出的利用灰度直方图确定最佳背景颜色的方法、水果果梗完好性的快速判断方法、水果尺寸检测的MER法、缺陷区域面积的修正方法、果形的Fourier描述子及仅需利用物体的边界信息求物体的面积、形心坐标和描述果形的新方法等在国内均未见有报道.该文的研究结果对提高中国在该领域的研究水平,促进机器视觉技术在中国农业工程领域的应用具有积极意义,研究结果可供进一步开发适用于实际生产的黄花梨和柑桔的品质自动识别和分级设备时参考,并可供研究其它农产品的机器视觉品质自动识别技术时借鉴.
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