基于VFW的雞蛋品質(zhì)無損檢測方法的研究.pdf

1、雞蛋營養(yǎng)豐富，是人們?nèi)粘Ｉ钪兄匾膭游镌礌I養(yǎng)食品。但是雞蛋易變質(zhì)且人工不易檢測，因此研究雞蛋品質(zhì)的無損檢測方法和設(shè)計(jì)相應(yīng)的微型雞蛋品質(zhì)檢測系統(tǒng)，具有實(shí)際價值和現(xiàn)實(shí)意義。 該課題首先運(yùn)用VFW(VideoforWindows)技術(shù)建立攝取雞蛋圖像的方法，然后獲得基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的雞蛋新鮮度、蛋重等品質(zhì)的檢測模型。試驗(yàn)裝置由圖像檢測箱(包括USB攝像頭、光源及暗室)和計(jì)算機(jī)構(gòu)成，USB攝像頭獲取雞蛋圖像的數(shù)字信號傳送到計(jì)算機(jī)內(nèi)

2、，再通過VFW軟件包實(shí)現(xiàn)雞蛋圖像采集。VFW是不同于視頻采集卡所附帶的二次開發(fā)包SDK(SoftDevelopKits)的開發(fā)工具，VFW采集圖像的方法與設(shè)備無關(guān)。 計(jì)算機(jī)對雞蛋圖像的處理及特征參數(shù)的提?。侯A(yù)處理采取空間域部分平均法對雞蛋圖像進(jìn)行“去污”處理。采用Robert梯度的算子實(shí)現(xiàn)邊緣檢測，以圖像中像素點(diǎn)的R分量為依據(jù)進(jìn)行運(yùn)算獲取雞蛋圖像邊界，然后新鮮度模塊搜索蛋芯區(qū)域顏色信息(H、S、I)作為新鮮度因子，測量多枚雞蛋當(dāng)

3、天的哈夫值，并取其平均值作為當(dāng)天雞蛋的新鮮度指標(biāo)，再采用逐步回歸方法建立新鮮度模型并進(jìn)行模型顯著性分析、相關(guān)性分析和通徑系數(shù)分析。試驗(yàn)結(jié)果表明： 白殼蛋新鮮度模型為：Haugh=-1115.05446+4.6111*H+791.53511*Ⅰ其模型(Pr＞F0.05)＜0.0001說明回歸極顯著，模型相關(guān)系數(shù)R為0.8024；褐殼蛋新鮮度模型為：Haugh=-212.69905+1.04298*H+210.05943*Ⅰ其模型(

4、Pr＞F0.05)=0.0019說明回歸顯著，模型相關(guān)系數(shù)R為0.562228；白殼蛋和褐殼蛋哈夫值均與H、I具有顯著的相關(guān)性，而與S的相關(guān)性很低；雞蛋殼色與蛋芯區(qū)域的I值有高度的相關(guān)性，判別時，可通過I值進(jìn)行殼色的模糊識別。 另外，雞蛋大小處理模塊先用上述同樣方法確定蛋的邊界，然后搜索雞蛋圖像像素和、長軸和短軸像素長度以及蛋形系數(shù)，采用逐步回歸方法建立不同蛋重模型：模型1Weigh=2.11771+0.00205*Count-

5、0.12967*Length 模型2Weigh=-115.46211+0.57072*Width+42.99928*Bi 模型3Weigh=-12.22456+0.00159*Count 經(jīng)比較得出最優(yōu)模型Weigh=2.11771+0.00205*Count-0.12967*Length試驗(yàn)表明：蛋重(Weigh)與像素和(Count)成高度正相關(guān)，與長軸(Length)成負(fù)相關(guān)。模型相關(guān)系數(shù)R為0.9702,