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申请/专利权人：江西省农业科学院农业工程研究所
摘要：本发明提供一种用于芋头收获设备的机器视觉的果实分级方法及装置，涉及芋头果实分级技术领域。该方法包括以下核心步骤：首先，采集芋头的外观图像和近红外光谱数据，分析外观图像提取芋头的颜色信息、尺寸信息和表面缺陷信息，并生成芋头的外观特征指数。接着，分析近红外光谱数据获取芋头的水分含量和糖分含量，生成芋头的内部质量指数，根据外观特征指数和内部质量指数构建综合质量指数模型，用于全面评估芋头的果实质量。最后，将综合质量指数与预设的等级区间对比，实现芋头的精准分级。本方法的创新之处在于结合了先进的图像识别技术和光谱分析技术，实现了对芋头质量的全面、客观评估。
主权项：1.用于芋头收获设备的机器视觉的果实分级方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：采集待分级芋头的外观图像和近红外光谱数据，并从外观图像中提取芋头的外观特征信息，从光谱数据中提取芋头的内部质量信息，所述外观特征信息数据包括芋头的颜色信息、尺寸信息和表面缺陷信息，所述内部质量信息包括芋头的水分含量数据和糖分含量数据；步骤2：对采集的芋头外观特征信息进行分析，通过对待分级芋头的颜色信息、尺寸信息和表面缺陷信息数据进行分析，划分芋头的颜色信息、尺寸信息和表面缺陷信息的等级并确定等级分数，依据外观特征信息的等级分数生成待分级芋头的外观特征指数；步骤3：对采集的芋头内部质量信息进行分析，通过对待分级芋头的水分含量数据和糖分含量数据进行分析，划分待分级芋头水分含量数据、糖分含量数据的等级并确定等级分数，依据内部质量信息的等级分数生成待分级芋头的内部质量指数；步骤4：根据待分级芋头的外观特征指数和内部质量指数构建分析模型，生成待分级芋头的综合质量指数，用于反映待分级芋头的整体果实质量；步骤5：分析待分级芋头的综合质量指数，与预设的果实综合质量指数等级区间相比较，将待分级芋头划分为不同的等级。
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百度查询： 江西省农业科学院农业工程研究所 用于芋头收获设备的机器视觉的果实分级方法及装置
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