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沈宇资讯
监控屏蔽器客观的检测技术
本文介绍了摄像头图像分析和计算机视觉系统在农业领域产品质量和成熟度评价中的开发和应用。计算机视觉是一种快速、一致、客观的检测技术，已扩展到各个行业。监测和控制成熟度正成为水果管理中的一个非常重要的问题，因为成熟度被客户视为主要遥控器质量指标。
本文提出了一种基于计算机视觉的枣类果实成熟度自动评价方法。该方法已实施，并在不同成熟度的枣子监控图像样本上进行了测试。分割是计算机视觉的基本技术之一。颜色通常被认为是单个物体的属性，该物体的颜色来自物体表面反射的可见光。在本实验中，我们实现了一种在HSV（色调、饱和度和值）颜色空间中量化水果标准颜色的方法，以实现水果图像屏蔽器分割。
因此，我们训练了机器视觉监控摄像头系统来区分优质或成熟的枣子以及黄色或绿色的枣子。 HSV 系统被建议作为量化枣子质量和成熟度的最佳色彩空间。此外，我们的方法具有对旋转、缩放和平移不敏感的优点。此外，该系统可应用于多种类型的果实成熟度评价。在这篇文章中，我们将给出我们所做的实验的结果；这些结果证明了我们提出的方法在枣果评估颜色分割方面的干扰屏蔽器可行性。
本文提出了一种基于计算机视觉的枣类果实成熟度自动评价方法。该方法已实施，并在不同成熟度的枣子监控图像样本上进行了测试。分割是计算机视觉的基本技术之一。颜色通常被认为是单个物体的属性，该物体的颜色来自物体表面反射的可见光。在本实验中，我们实现了一种在HSV（色调、饱和度和值）颜色空间中量化水果标准颜色的方法，以实现水果图像屏蔽器分割。
因此，我们训练了机器视觉监控摄像头系统来区分优质或成熟的枣子以及黄色或绿色的枣子。 HSV 系统被建议作为量化枣子质量和成熟度的最佳色彩空间。此外，我们的方法具有对旋转、缩放和平移不敏感的优点。此外，该系统可应用于多种类型的果实成熟度评价。在这篇文章中，我们将给出我们所做的实验的结果；这些结果证明了我们提出的方法在枣果评估颜色分割方面的干扰屏蔽器可行性。
