本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的皮蛋內(nèi)部品質(zhì)無損檢測方法,具體包括:S1、采集皮蛋圖像;S2、獲得皮蛋原始透射圖像;S3、利用RGB顏色模型的色差信息分割出皮蛋的透光區(qū)域;S4、判斷灰白蛋;S5、判斷炸黃蛋,對炸黃蛋蛋黃的突出部分獲取圖像輪廓信息,把所述輪廓信息作為輸入?yún)?shù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡中獲得輪廓信息模型中進行判斷;S6、判斷黃蛋,基于S5提取圖像透光區(qū)域的二值圖像,利用氣室定位法對二值圖像提取氣室區(qū)域的二值圖像,皮蛋透光區(qū)域小于氣室區(qū)域面積,皮蛋為黃蛋;S7、判斷臭蛋。本發(fā)明能較好的將皮蛋的進行無損檢測分級,將皮蛋分為合格蛋、次品蛋和臭蛋具有較高的準確率。
聲明:
“基于機器視覺的皮蛋內(nèi)部品質(zhì)無損檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)