【摘 要】
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利用计算机视觉进行马铃薯产后品质检测分级有十分重要意义.首先对计算机视觉系统获取的马铃薯进行图像分析，利用Otsu 法去除马铃薯图像背景，然后针对马铃薯的损伤、绿皮和发芽状态进行图像处理识别；针对马铃薯中的绿皮状态，利用感知器学习算法(PLA)区分正常马铃薯与绿皮马铃薯；然后针对表皮发芽的马铃薯，利用边缘检测法得到图像中马铃薯区域的各部位边缘，结合K-最近邻分类算法(Knn)识别表面发芽的马铃薯，
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院,广州 510642;华南农业大学工程学院南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室,广州 510642
【出 处】
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2016中国农业机械学会国际学术年会
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利用计算机视觉进行马铃薯产后品质检测分级有十分重要意义.首先对计算机视觉系统获取的马铃薯进行图像分析，利用Otsu 法去除马铃薯图像背景，然后针对马铃薯的损伤、绿皮和发芽状态进行图像处理识别；针对马铃薯中的绿皮状态，利用感知器学习算法(PLA)区分正常马铃薯与绿皮马铃薯；然后针对表皮发芽的马铃薯，利用边缘检测法得到图像中马铃薯区域的各部位边缘，结合K-最近邻分类算法(Knn)识别表面发芽的马铃薯，同时通过角点检测确定轮廓上的发芽区域；然后对检测到的边缘利用中值滤波结合面积最大法，确定马铃薯表皮的损伤部位，最终实现马铃薯品质的分级.利用计算机视觉方法马铃薯品质检测试验结果：正常马铃薯识别正确率为96.8％，绿皮马铃薯为89.7％，表皮损伤马铃薯为90.4％，发芽马铃薯为96％.
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为了系统研究酉州乌羊的屠宰性能.随机选择6月龄酉州乌羊、本地白山羊和波杂羊公羊各3只,屠宰后进行屠宰性能和肉品质的研究.结果显示:酉州乌羊与本地白山羊的生长性状、屠宰性能和肉品质指标均差异不显著(P＜0.05).酉州乌羊的体高极显著低于波杂羊(P＜0.01),管围显著短于波杂羊(P＜0.05).酉州乌羊的肉骨比高于其他群体,宰后重、胴体长极显著低于波杂羊(P＜0.01),胴体重、骨重、净肉重显著低
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