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摘要
【目的】传统的河蟹分拣方法主要依靠人眼识别，误差率大，耗时耗力，且易对河蟹造成损伤。随着机器视觉技术和人工智能的高速发展，基于视觉识别技术的河蟹分拣方法效率高、准确度高。【方法】课题组设计了一种基于品质智能分级技术的河蟹高效分级系统，通过使用不同等级的雌雄河蟹各20只进行分级试验，利用视觉模块的图像采集与图像处理技术采集河蟹图像，经过图像的灰度化、滤波、增强、图像分割和形态学处理消除环境干扰，结合河蟹雌雄判别技术和河蟹肥满度公式，计算得到河蟹公母与肥满度识别准确率指标。【结果】该系统的河蟹雌雄平均识别准确率为97.5%，肥满度平均识别准确率为97%，证实了分级装置的可靠性。【结论】该系统采用视觉识别技术进行河蟹无损检测，可以实现低损伤、高效率、高准确度识别河蟹，与传统人工相比提高了判别准确度，提升了分拣效率，大幅节省人力、物力，具有广泛的应用前景。
- 出版日期2023
- 单位南京农业大学
