摘要
本发明涉及外观质量检测技术领域,公开了一种基于机器视觉的农产品外观质量检测方法及系统,该方法包括:基于预先部署的图像采集设备对待检测农产品进行实时图像采集,得到初始待检测图像,并对初始待检测图像进行分析,确定待检测图像;提取待检测图像的像素点,并对所有的像素点进行分析,确定有效像素特征点;采集所有有效像素特征点的颜色特征信息,根据颜色特征信息计算对应像素点的颜色特征分量;根据颜色特征分量判断待检测农产品的外观质量是否合格,并根据判断结果生成农产品外观质量等级,可以实现对农产品外观质量的智能化检测,提升农产品外观质量检测效率和精确度,为农业生产提供数据支持,促进精准农业的发展。
技术关键词
检测农产品
像素点
颜色
实时图像采集
卷积神经网络模型
坐标点
图像采集设备
视觉
序列
特征点
曲线拟合方法
Y轴
强度
坐标系
精准农业
蓝色
红色
系统为您推荐了相关专利信息
结石
卷积模块
图像分割方法
实时图像采集
深度学习模型
气体传感器阵列
调节系统
多模态
金属氧化物半导体传感器
风速
工位机器人
机器人工作空间
终端设备
卷积神经网络模型
堆叠方式