植物叶片形态及成分快速检测
发布时间：2016-11-22
对接截止时间：2016-12-06
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功能用途
1、基本需求
在某些植物叶片形式的农产品加工过程中，利用机器视觉技术进行无损检测，即利用农产品表面所反映出的一些基本物理特性如颜色、纹理、形状，并利用成分分析技术对产品按一定的标准进行质量评估和分级。
2、技术难点和创新点：
拟应用紫外光、可见光、近红外、短波红外、X射线等不同光波段成像中的几类进行组合，通过颜色空间转换、纹理特征识别、聚类等算法实现以下内容的综合特征识别分级。
1）植物叶片的颜色、纹理、形状等图像特征模型提取和合格品分级评价指标的研究；
2）植物叶片中霉变、残伤等缺陷特征的识别研究；
3）植物内在成分糖、氮、碱等的快速检测实现。
3、相关要求以及考核指标：
1）通过建模学习后，对非该等级的植物叶片判别准确率大于85%；
2）霉变等缺陷的综合识别准确率大于85%；
3）检测物料输送速度不低于2m/s；
4）在线识别处理能力不低于1000kg/h（植物叶片单层化重量约为205g/m2）。
产品规格及主要技术指标
预算：可议价。
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