基于机器视觉技术的鸡翅质量预测  

作　　者：丁筱玲[1] 吴玉红[1] 周田田[1] 左润国 郭言国 赵立新[1] 

机构地区：[1]山东农业大学机械与电子工程学院/山东省园艺机械与装备重点实验室,山东泰安271018

出　　处：《江苏农业科学》2017年第9期208-212,共5页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：山东省自然科学基金(编号:2012ZRB01628);山东省重点研发项目(编号:2015GGB01311);山东农业大学现代农业智能化装备研发项目

摘　　要：旨在设计一种基于机器视觉技术对鸡翅质量智能识别的方法,实现对鸡翅质量的预测。运用机器视觉技术采集140根鸡翅的俯视和侧视图像建立图像库,并对库中图像进行灰度化、形态学运算等处理;分别提取鸡翅俯视图和侧视图的面积、轮廓周长、长轴、短轴特征,并采用相机标定方法计算出实际各项特征值,分别建立鸡翅实际质量和样本实际特征值之间的一元线性、幂指数及多元混合预测模型。试验结果显示,采用多元混合预测模型效果最佳,相关系数达到0.971 7,估计误差方差为0.505 5;运用检验数据对该预测模型进行验证,得到预测鸡翅质量与实际鸡翅质量的绝对误差均值为0.265 6 g,相对误差均值为0.57%。试验结果表明,基于机器视觉技术的鸡翅质量预测方法可行,可应用于鸡翅质量分级。

关 键 词：机器视觉技术 质量预测 预测模型 鸡翅 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]