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一种基于机器视觉的马铃薯缺陷检测识别系统设计
- 专利权人:
- 中国矿业大学
- 发明人:
- 袁小平,倪亚南,李子旋
- 申请号：
- CN201710092029.0
- 公开号：
- CN106872473A
- 申请日:
- 2017.02.21
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开一种基于机器视觉的马铃薯缺陷检测识别系统设计。其特征是在ZYNQ平台上使用嵌入式Linux系统的机器视觉库Open CV对缺陷马铃薯进行识别和分类，通过提取绿皮、干腐、结痂及机械损伤缺陷马铃薯的特征因子，分析变量缺陷因子的R、G、B离散程度，实现马铃薯表面缺陷的检测识别，算法精准度大大提高。将小波变换运用到马铃薯薯形分析检测上，提取马铃薯椭圆半径并作归一化处理，通过 RBF神经网络进行分级，提高了分级识别缺陷马铃薯的效率和精度；使用FPGA对马铃薯图像进行预处理，并对Open CV中的算法并行加速处理，计算速度和算法效率方面显著提高。测试结果显示，与现有的基于软件图像处理的缺陷马铃薯识别分类技术相比较，新方法基于硬件结构平台，创新和优化图像处理算法，处理速度和算法效率上都有很大的提高，理论和实验表明本发明在
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
