基于计算机视觉和神经网络检测鸡蛋裂纹的研究

为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性和效率,综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术,实现对鸡蛋表面裂纹的无损检测和分级。首先,通过计算机视觉系统获取鸡蛋表面的图像,对图像分析处理,提取了裂纹区域和噪声区域的5个几何特征参数。其次,将5个参数作为输入,建立结构为5-10-2的BP神经网络模型,对裂纹进行识别和鸡蛋的自动分级。试验结果表明模型对裂纹鸡蛋的识别准确率达到了92.9%,对整批鸡蛋的分级准确率达到了96.8%。