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基于三維線框模型的類球體農(nóng)產(chǎn)品體積和表面積測量

發(fā)布時間:2018-06-25 16:36

  本文選題:類球體農(nóng)產(chǎn)品 + 體積。 參考:《農(nóng)業(yè)機械學(xué)報》2016年07期


【摘要】:為了快速無損測量不規(guī)則類球體形狀農(nóng)產(chǎn)品的體積和表面積,提出了基于三維線框模型的圖像處理方法。即以Android系統(tǒng)為工作平臺,利用Java結(jié)合OpenCV函數(shù)庫,以三維線框模型為理論指導(dǎo)編寫包括圖像采集、圖像分割、體積和表面積計算的應(yīng)用軟件。用3種不同直徑的標準球體在6個拍攝距離下進行測量,所獲測量值與理論值的誤差小于0.3%,表明攝像頭自身畸變小,在圖像能完整呈現(xiàn)被測物的拍攝距離,被測物輪廓的大小對測量精度的影響在可接受的誤差范圍之內(nèi)。用所提方法、排水法和掃描圖像處理法對不規(guī)則形狀的柑橘、蘋果、梨各10組進行體積和表面積測量,結(jié)果顯示3種測量方法的相關(guān)系數(shù)大于0.98,表明該方法可較精確測量類球體農(nóng)產(chǎn)品的體積和表面積。
[Abstract]:An image processing method based on 3D wire-frame model was proposed to measure the volume and surface area of agricultural products with irregular spherical shape quickly. Using Android system as the working platform, the application software including image acquisition, image segmentation, volume and surface area calculation is developed under the guidance of three-dimensional wire-frame model and using Android combined with OpenCV function library. Three standard spheres of different diameters were used to measure at 6 shooting distances. The error between the measured values and the theoretical values was less than 0.3, which indicated that the camera itself had less distortion and could show the shooting distance of the measured objects completely in the image. The effect of the size of the measured object profile on the measurement accuracy is within the acceptable error range. The volume and surface area of 10 groups of irregularly shaped citrus, apple and pear were measured by the proposed method, drainage method and scanning image processing method. The results show that the correlation coefficient of the three measuring methods is greater than 0.98, which indicates that this method can accurately measure the volume and surface area of spherical agricultural products.
【作者單位】: 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院機電學(xué)院;鄭州輕工業(yè)學(xué)院計算機與通信工程學(xué)院;浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(61405175) 深圳市戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項(JCYJ20150417094158023)
【分類號】:TP391.41;S126

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:2066772

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