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基于机器视觉技术的鸡翅质量预测: 收藏
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引用; 《江苏农业科学》2017年第9期45卷 208-212页; 作者：丁筱玲吴玉红周田田左润国郭言国赵立新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; 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、...; 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。; 来源：详细信息评论

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