基于圖像處理和改進(jìn)FCM的雞蛋品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、雞蛋是人們?nèi)粘Ｉ钪匾膭?dòng)物性營養(yǎng)食品之一，雞蛋品質(zhì)直接關(guān)系到蛋產(chǎn)品的等級(jí)、市場(chǎng)競爭力及經(jīng)濟(jì)效益，檢測(cè)與分級(jí)也是增加其出口貿(mào)易額的重要環(huán)節(jié)。針對(duì)人工檢測(cè)雞蛋品質(zhì)易受人為因素干擾，檢測(cè)速度慢，效率低等缺點(diǎn)，本文對(duì)利用圖像處理技術(shù)和改進(jìn)模糊C均值聚類算法檢測(cè)雞蛋外觀品質(zhì)的方法進(jìn)行了研究。 采集雞蛋圖像并對(duì)其作預(yù)處理后，利用矩技術(shù)提取出圖像中像素和、縱徑、最大橫徑、上下橫徑等特征參數(shù)，電子天平稱重，建立蛋重檢測(cè)回歸模型，發(fā)現(xiàn)蛋重與雞蛋

2、圖像像素和與最大橫徑顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.892；得出蛋重試驗(yàn)樣本真實(shí)值與檢測(cè)值的直線擬合與指數(shù)擬合方程，擬合精度分別達(dá)到了0.9736與0.9738。 針對(duì)傳統(tǒng)模糊C均值聚類分析時(shí)的缺陷，提出了一種基于數(shù)據(jù)點(diǎn)特征加權(quán)的改進(jìn)FCM算法(WFCM)。將其應(yīng)用于雞蛋圖像像素和與最大橫徑的蛋重分級(jí)，實(shí)驗(yàn)證明算法具有較好的聚類效果，對(duì)過重蛋、正常蛋和過輕蛋的分類準(zhǔn)確率分別達(dá)到了88.89％、100％和90.00％。 將空間鄰域