基于机器视觉技术的鸡翅质量预测

旨在设计一种基于机器视觉技术对鸡翅质量智能识别的方法，实现对鸡翅质量的预测。运用机器视觉技术采集140根鸡翅的俯视和侧视图像建立图像库，并对库中图像进行灰度化、形态学运算等处理；分别提取鸡翅俯视图和侧视图的面积、轮廓周长、长轴、短轴特征，并采用相机标定方法计算出实际各项特征值，分别建立鸡翅实际质量和样本实际特征值之间的一元线性、幂指数及多元混合预测模型。试验结果显示，采用多元混合预测模型效果最佳，相关系数达到0.971 7，估计误差方差为0.505 5；运用检验数据对该预测模型进行验证，得到预测鸡翅质量与实际鸡翅质量的绝对误差均值为0.265 6 g，相对误差均值为0.57%。试验结果表明，基于机器视觉技术的鸡翅质量预测方法可行，可应用于鸡翅质量分级