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[1]倪云峰,叶健,樊娇娇.基于图像识别的水果分拣系统[J].江苏农业科学,2021,49(10):170-176.
　Ni Yunfeng,et al.Fruit sorting system based on image recognition[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(10):170-176.
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基于图像识别的水果分拣系统(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第49卷
期数:
2021年第10期
页码:
170-176
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2021-05-20

文章信息/Info

Title:
Fruit sorting system based on image recognition
作者:
倪云峰;  叶健;  樊娇娇
西安科技大学，陕西西安 710054
Author(s):
Ni Yunfeng; et al
关键词:
图像识别; 特征选择; 实时统计; 水果分拣
Keywords:
-
分类号:
S126；TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为了解决人工水果分拣的缺点，探讨了一种基于图像识别的水果分拣系统。通过硬件采集系统采集各类不同水果的图像数据，应用图像处理技术，设定水果分类的颜色、大小特征的阈值标准，根据阈值标准对水果进行腐烂检测，区分出腐烂和完好水果；再对完好水果进行种类识别，并在相同种类下进行水果的大小等级识别和颜色状态判定。结合水果的大小及颜色，将水果分拣为特等果、优等果、次等果、劣等果四大类，以判别水果的外部和内部品质，最终实现水果的分拣。在分拣过程中实时统计已分拣水果的数量，将已识别的水果图像进行实时删除操作，减少系统内存，设置同步模块，使图像处理与自动化设备达到同步。测试结果显示，该水果分拣系统效率高、成本低，对水果供应链中的水果分拣应用具有较大意义。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］Kawamura S，Natsuga M，Takekura K，et al. Development of automatic rice-quality inspection system［J］. Computers and Electronics in Agriculture，2003，40(1/2/3)：115-126.
［2］赵茂程，侯文军. 我国基于机器视觉的水果自动分级技术及研究进展［J］. 包装与食品机械，2007，25(5)：5-8.
［3］Zhao M C，Hou W J. Researches of machine vision on fruit automatic grading technology and its prospect in China［J］. Packaging and Food Machinery，2007，25(5)：5-8.
［4］Yud-Ren C，Chao K L，Moon S K. Machine vision technology for agricultural applications［J］. Computers and Electronics in Agriculture，2002，36(2/3)：173-191.
［5］费琦琪，施杰，夏敏，等. 基于CNN的冰糖橙分级系统［J］. 江苏农业学报，2020，36(2)：513-519.
［6］Tao Y，Heinemann P H，Varqhese Z. Machine vision color inspection of potatoes and apples［J］. Transactions of the ASAE，1995，38(5)：1555-1561.
［7］Blanc P. Unit for sorting and packaging products capable of being hung on a hooking member for the purpose of their conveyance，such as bunches of fruits，in particular table grapes or truss tomatoes：US，US6957940［P］. 2005.
［8］Baigvand M，Banakar A，Minaei S，et al. Machine vision system for grading of driedfigs［J］. Computers & Electro nics in Agriculture，2015，119(C)：158-165.
［9］叶晋涛，王运祥，杨杰，等. 马本学.哈密瓜颜色特征提取及成熟度分级的研究［J］. 石河子大学学报(自然科学版)，2016，34(1)：106-111.
［10］魏康丽，王振杰，孙柯，等. 基于计算机视觉对苹果脆片外观品质分级［J］. 南京农业大学学报，2017，40(3)：547-555.
［11］应义斌，饶秀勤，马俊福. 柑橘成熟度机器视觉无损检测方法研究［J］. 农业工程学报，2004，20(2)：144-147.

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[1]张飞云.基于提升小波和学习向量量化神经网络的小麦病害图像识别[J].江苏农业科学,2013,41(05):103.
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[10]康飞龙,李佳,刘涛,等.多类农作物病虫害的图像识别应用技术研究综述[J].江苏农业科学,2020,48(22):22.
　Kang Feilong,et al.Application technology of image recognition for various crop diseases and insect pests: a review[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2020,48(10):22.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-09-30
项目基金：陕西省重点研发计划(编号：2018GY-151)。
作者简介：倪云峰(1968—)，男，陕西西安人，博士，教授，主要从事自动化控制研究。E-mail：632129613@ qq.com。
通信作者：叶健，硕士研究生，主要从事图像处理及自动化研究。E-mail：1289893167@qq.com。
更新日期/Last Update: 2021-05-20