原文传递
一种基于机器视觉的变质鸡蛋在线智能识别方法
| 专利名称： | 一种基于机器视觉的变质鸡蛋在线智能识别方法 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器视觉的变质鸡蛋在线智能识别方法，包括：在鸡蛋品质在线视觉检测装置上动态采集鸡蛋的透射图像；在鸡蛋蛋体上截取固定大小的椭圆区域，提取椭圆内部的图像特征信息以预先判别重度变质的鸡蛋；通过对原始图像进行一定步骤的预处理，获得消除背景的鸡蛋目标图像；在此目标图像的基础上将图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，提取HSV空间中的H、S、V三个颜色分量特征，利用支持向量机分类算法建立的变质鸡蛋识别模型进行判别，识别轻度变质蛋和正常蛋。本发明利用机器视觉技术对变质鸡蛋进行在线动态智能识别，检测速度快且无损，不仅提高了鸡蛋初加工的工作效率，而且减少了鸡蛋加工中的人工成本。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 湖北;42 |
| 申请人： | 湖北工业大学 |
| 发明人： | 段宇飞 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请号： | CN201811056795.2 |
| 公开号： | CN109187553A |
| 代理机构： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 |
| 代理人： | 王琪 |
| 分类号： | G01N21/88(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21 |
| 申请人地址： | 430068 湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号 |
| 主权项： | 1.一种基于机器视觉的变质鸡蛋在线智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，自动动态采集鸡蛋的透射光彩色图像；步骤2，在采集到的图像中截取单个鸡蛋图像蛋体上一定面积的椭圆区域，提取相关图像特征信息预先识别出重度变质的鸡蛋，其他鸡蛋进行步骤3‑5的处理；步骤3，对单个鸡蛋图像进行预处理，获取不含背景干扰的鸡蛋目标图像；步骤4，提取目标图像HSV颜色空间下的颜色特征分量，利用训练样本集建立支持向量机(SVM)判别模型，所述训练样本集包括轻微变质蛋和正常蛋的HSV图像；步骤5，通过建立的SVM判别模型对鸡蛋进行判别，以识别出轻微变质蛋和正常蛋。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
检索历史
应用推荐
