基于数字图像处理的番茄成熟度检测方法
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更新于2024-08-06
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“基于数字图像处理的番茄成熟度检测”是一篇首发论文,主要探讨了如何利用数字图像处理技术来检测番茄的成熟度。研究通过2-CCD多光谱图像采集器收集番茄的RGB和NIR图像,最终依赖RGB图像进行后续分析。在图像处理过程中,研究人员首先采集番茄果实的图像,然后用一元人民币硬币作为参照物,对图像进行标定,以提取番茄的尺寸参数,如大截面面积。通过计算图像中的像素值,他们估算出番茄的体积为73.3立方厘米。此外,论文还关注了番茄的形状参数,通过分析图像的短轴和长轴比例(约为0.94)来定义番茄的圆形度。最后,使用HIS颜色空间分析番茄表面的红色着色率,以评估其成熟程度。
文章指出,通过这种方法,可以为番茄成熟度的检测提供定量化的分级指标,有助于番茄的生产和销售管理。研究对5个批次的番茄果实进行了抽样检测,验证了该方法的有效性。关键词包括数字图像处理、番茄、成熟度和MATLAB,表明这项工作使用了MATLAB软件作为工具来实现图像分析。
这篇论文的核心知识点包括:
1. 数字图像处理在农业中的应用:研究使用图像处理技术来获取番茄的外观特征,如尺寸和形状,以辅助判断其成熟度。
2. 多光谱图像采集:采用2-CCD多光谱图像采集器,同时捕捉番茄的RGB和NIR图像,但最终选择RGB图像进行分析,因为其能提供更清晰的果实特征。
3. 图像标定:通过一元硬币标定图像,计算每个像素代表的实际尺寸,从而得出番茄的尺寸参数。
4. 形状参数提取:通过分析图像的短轴和长轴,计算它们的比例,以评估番茄的形状。
5. 成熟度检测:基于HIS颜色空间,分析番茄的红色着色率,提供了一种评价番茄成熟度的指标。
6. 应用价值:该方法可为番茄的生产和销售提供技术支持,实现番茄成熟度的量化分级。
这篇论文的研究方法和成果对于农业自动化、果蔬品质控制以及农产品检测等领域具有参考价值,可以推广到其他果蔬的成熟度检测中。
2021-10-10 上传
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柯必Da
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