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[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
邓海霞 刘友明 文友先 王树才
利用机器视觉技术对鸡蛋外形尺寸进行检测,采用区域标记法分割出单个图像区域,然后确定图像区域形心点,求出其长轴、短轴和面积。研究结果表明,软件预测的鸡蛋平面投影面积(像素)长轴和短轴与实测的蛋重、长轴和短轴的相关系数分别为0.92、0.91和0.84。
关键词：
鸡蛋 尺寸 面积 机器视觉 区域标记
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘俭英 田茂胜 文友先
通过分析受敲击鸡蛋的声音功率谱图而确定出特征参数:共振峰对应的模拟量频率值、功率谱面积、高频段额外峰功率谱幅值和第32点前后频段功率谱面积的比值,并通过Bayes理论建立鸡蛋破损判别模型。然后采用DSP鸡蛋破损检测系统,进行鸡蛋破损检测的试验。检测结果表明,此系统判别精度高,方法可行。
关键词：
DSP系统 鸡蛋 破损检测
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
赵延军 徐丽明
针对机械手摘除苹果果袋时的图像识别问题,提出了一种通过转换颜色空间的分割算法:将RGB颜色空间的图像转换到L*a*b*颜色空间,进行自适应阈值分割、去噪、面积提取等处理后,获得果袋分割后的图像,并计算出果袋的重心坐标。实验结果表明,当果袋遮挡面积不大于果袋总面积的25%时,重心坐标水平方向误差≤10.5 mm,垂直方向误差≤8.8 mm,满足机械手进行果袋摘除的定位要求。利用该方法进行果袋图像分割可解决光照强度对图像检测影响的问题。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
丁天华 卢伟 张超 杜健健 丁为民 王玲
［目的］针对当前国内外对散黄鸡蛋较难无损检测的问题，对散黄鸡蛋的振动特性和无损检测方法进行了研究。［方法］通过对鸡蛋进行生理学解剖，据此进行ＡＮＳＹＳ有限元分析；构建基于磁致伸缩振子扫频式振动的鸡蛋散黄检测系统，对采集的鸡蛋振动音频信号进行ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔＩｐｌｅ ＳＩｇＮＡｌ ＣｌＡＳＳＩｆＩＣＡｔＩｏＮ）功率谱分析，再利用主成分分析法提取特征向量中的有用信息并构建基于对向传播神经网络（ＣｐＮＮ）的鸡蛋散黄检测模型。［结果］鸡蛋的ＡＮＳＹＳ固液耦合有限元分析证明新鲜蛋与散黄蛋振动特性差异明显，为基于振动信息的鸡蛋散黄检测提供理论依据；基于磁致伸缩振子扫频式振动的鸡蛋散黄检测系统能有效增强．．．
[期刊] 林业科学
[作者]
封维忠 王建文 滕辉 宋换荣
An instrument for auto measuring the width and length of wood board which based on the one-dimensional linear array CCD(charge coupled device)sensor and computer technique is introduced.In this instrument,double-channel linear array CCD device and electro optical system are used to measure wood boar...
关键词：
CCD 自动测量 仪器 外形尺寸
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
魏萱 何金成 郑书河 叶大鹏
为了提高土鸡蛋表面微裂纹检测的准确度和效率,提出一种基于图像纹理特征的土鸡蛋微小裂纹无损检测方法.利用工业相机对150枚土鸡蛋采集数字图像,采用高斯滤波、灰度变换等方法对土鸡蛋图像进行预处理;利用灰度共生矩阵进一步提取图像纹理特征,将纹理特征参数作为不同分类器包括簇类独立软模式法、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和偏最小二乘支持向量机输入,进行土鸡蛋有无裂纹判别.结果表明,采用图像纹理特征参数建立的土鸡蛋有无裂纹LDA模型判别准确度最高,达到96.0%.
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
潘磊庆 屠康 刘明 詹歌 邹秀容
为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性,建立了声学敲击检测鸡蛋裂纹的装置,采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号。提取了4个特征频率、偏斜度平均值和峰度平均值共6个特征参数,并作为神经网络的输入量,创建了基于MATLAB的结构为6-15-2的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。检测结果显示:对蛋壳受各种程度破坏后的鸡蛋判别精度可达92%以上,对蛋壳完整的鸡蛋判别精度达到96%,对鸡蛋总体的判别精度可达94%。
关键词：
鸡蛋裂纹 声学响应 BP神经网络 检测
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
秦炎炎 王树才 李赛飞
针对基于声波信号的鸡蛋裂纹检测过程中易受到噪音干扰的问题,采集运输线上敲击鸡蛋产生的声波信号,对信号进行递归图分析,采用递归定量分析提取递归图的量化特征参数,用于鸡蛋壳裂纹的分类检测。分别构建基于支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络模型的鸡蛋裂纹分类检测模型,对300枚鸡蛋进行检测。结果表明,SVM检测模型效果较好;在SVM模型中,完好蛋和裂纹蛋的识别率分别达93.98%和95.52%,效果理想。
[期刊] 水产学报
[作者]
林艾光 孙宝元 矢田贞美
在养殖虾夷扇贝(Patinopecten yessoensis)的生产过程中需要多次将其按大小分级。传统方法采用筛子和分级机筛分,会使扇贝受到振动、碰撞。振动影响扇贝生长发育,碰撞使扇贝边缘受到损伤,贝壳碎裂外套膜裸露在壳外,造成病贝、死贝,且机械筛分分级精度低,人工筛分劳动强度大、效率低。本文研究一种新的方法,利用机器视觉检测扇贝大小。通过摄像头获取扇贝图像、计算机对输入的图像进行预处理、图像分割、膨胀腐蚀,提取扇贝的面积等特征值,建立扇贝的几何模型、数学模型,确定面积与壳长的关系,进一步识别扇贝的大小。试验表明,该方法检测速度快,正确率高,能够满足虾夷扇贝分级要求。摄像头与扇贝不接触,可以...
关键词：
机器视觉 虾夷扇贝 分级
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王芳 谭佐军 谢静 张纾 沈环
采用自行搭建的声波信号响应装置对实验中裂纹鸡蛋样本的蛋壳裂纹随机分布进行无损检测。利用端点检测等方法对声波信号(采集点在鸡蛋赤道部位)进行预处理,然后采用Hilbert Huang变换(HilbertHuang transform,HHT)和多重主成分分析(Multi-PCA)对预处理之后的声波信号进行分析,分别提取声波信号在时域和频域上的主要特征参数,用于鸡蛋蛋壳裂纹的分类检测。结果表明,当鸡蛋蛋壳裂纹大小和位置均随机分布时,由HHT和Multi-PCA提取的特征参量经由支持向量机(support ve
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
赵婕 李巧宁 刘爱玲 孟小宾 鲍恩东
[目的]为了解硫酸头孢喹肟在鸡蛋中的残留,以确定蛋鸡用药的合理休药期,建立了硫酸头孢喹肟在鸡蛋内的高效液相色谱(HPLC)残留检测方法。[方法]取空白鸡蛋样品,按质量体积比1∶19的比例添加相应浓度的硫酸头孢喹肟对照品溶液制备生物样品,用酸性乙腈提取药物,正己烷分离脂肪,C18固相萃取小柱净化洗脱后,洗脱液经40℃水浴N2吹干浓缩后复溶,在紫外吸收波长270 nm下进行HPLC检测。[结果]硫酸头孢喹肟在0.022.00μg·m L(-1)浓度范围内线性关系良好,回归方程为:y=164.95x+0.693
关键词：
硫酸头孢喹肟 鸡蛋 HPLC 残留检测
[期刊] 中国农业科学
[作者]
廖兰 饶勇 杨桂香 黄显会 曾忠良 曾振灵
【目的】建立并验证同时检测诺氟沙星、氧氟沙星、培氟沙星、环丙沙星、洛美沙星、达氟沙星、恩诺沙星、沙拉沙星、二氟沙星、噁喹酸、萘啶酸和氟甲喹等12种喹诺酮类药物在鸡蛋中残留的高效液相色谱-荧光检测分析方法。【方法】鸡蛋样品以乙腈-三氯乙酸溶液匀浆和超声提取,经反相聚合物SPE净化和浓缩;样品以乙腈-柠檬酸/乙酸铵缓冲液为流动相、经C18柱HPLC梯度洗脱分离,用荧光检测器程序波长检测。【结果】线性范围除达氟沙星为5.0～160.0μg·kg-1外,其余11种药物为12.5～400.0μg·kg-1。添加6个浓度测得的校正曲线的相关系数除氟甲喹为0.982以外,其它11种药物均大于0.995。添加...
关键词：
喹诺酮类 残留 高效液相色谱 鸡蛋
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
程勇翔 夏曦 张鹏春 赵坤霞 李晓薇 丁双阳
为减少有机试剂使用,减轻环境污染,提高检测效率,建立了可同时检测鸡蛋中氧氟沙星(Ofloxacin,OFL)、培氟沙星(Pefloxacin,PEF)、环丙沙星(Ciprofloxacin,CIP)、达氟沙星(Danofloxacin,DAN)、恩诺沙星(Enrofloxacin,ENR)和沙拉沙星(Sarafloxacin,SAR)6种氟喹诺酮类药物残留的环境友好型高效液相色谱荧光检测方法。鸡蛋样品用纯水提取,氯化钠盐析,加热冷冻净化,正己烷脱脂,采用0.5%甲酸水-乙腈体系作为流动相,荧光激发波长28
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
钱俊 沈洪垚 潘凌楠 唐洁
该文针对3D打印大尺寸构件受限于加工设备容腔体积的问题，提出了一种结合机器视觉的移动缝补3D打印设备开发方法。首先，基于Delta型3D打印机与三轮全向小车构建移动打印机器人实验平台，开发移动机器人3D打印分布式控制系统。然后，根据移动缝补技术与模型分割策略，使用Open CV软件定义了机器人手眼标定与图像处理的方法，并将视觉信息映射至打印路径规划中。最后，根据设计方案进行大尺寸构件的移动缝补打印试验。该设备已成功应用于学生创新实践，为大尺寸构件的3D打印提供一种更具适用性和扩展性的方法。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王凯 姜吴昊 吕艳 倪益华 侯英岢
针对蛋鸡养殖中,传统蛋鸡行为检测操作复杂、分类单一、实时性差的问题,提出一种基于深度学习的轻量型蛋鸡行为检测算法TD-YOLOV3。该检测算法以YOLOV3为基础网络结构,对其进行网络结构压缩,获得轻量型T-YOLOV3网络结构,用以提高系统检测速度;将第一个多尺度预测中的残差模块替换为Dense block,并在网络结构中的第Convolution 5,Convolution 7,Convolution 10,Convolution 12的卷积层之后添加NIN网络中的MLP结构,用以提高检测精度;采用基于K-means算法的聚类维度优化和训练策略优化对本研究的数据集进行训练和测试。试验结果表明,本研究提出的TD-YOLOV3检测算法的平均精准度均值89.26%,检测速度为33帧/s,参数量为55 MB;在同一硬件水平下与YOLOV3和T-YOLOV3相比,TD-YOLOV3在检测速度、精度等方面的综合性能最优,更适用于笼养蛋鸡行为的实时自动检测。
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