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文檔簡介
1、扇貝是我國貝類養(yǎng)殖主要水產(chǎn)品之一,在上市出售前一般要經(jīng)過按大小分級的過程。目前對扇貝的分揀主要由人工進(jìn)行,生產(chǎn)效率較低,勞動(dòng)強(qiáng)度大,企業(yè)迫切需要有更高效的設(shè)備實(shí)現(xiàn)扇貝產(chǎn)品的自動(dòng)分揀。
本文應(yīng)用機(jī)器視覺的方法,研究視頻中的扇貝分級與定位,為扇貝的自動(dòng)化分揀打下基礎(chǔ),具體研究內(nèi)容和方法如下:
研究了扇貝圖像的邊緣檢測及特征提取方法。以提取扇貝形狀特征為任務(wù),依據(jù)扇貝圖像表面紋理特征,提出應(yīng)用Canny算子進(jìn)行圖像邊緣檢測
2、,然后利用形態(tài)學(xué)處理圖像對扇貝邊緣進(jìn)行有效分割,進(jìn)而對扇貝的幾何特征進(jìn)行提取的方法。實(shí)驗(yàn)證明算法可以高效地實(shí)現(xiàn)扇貝的多種特征提取。
研究了基于模糊識別理論的扇貝識別和分級方法。采取Mamdani模糊推理模型,選取了扇貝目標(biāo)圖像提取的平均半徑、圓相似度、像素點(diǎn)數(shù)量三個(gè)特征作為模糊變量,建立模糊分類器進(jìn)行識別和分級。實(shí)驗(yàn)證明算法不但可以有效地區(qū)分扇貝與干擾物,并且能夠有效地對扇貝進(jìn)行分級。
研究了視頻中扇貝圖像的定位和跟
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