DB42∕T 1650.1-2021 禽蛋自动化分拣方法 图像识别 第1部分:清洁度要求(湖北省).pdf
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1、 ICS 67.120.20 CCS B 45 DB42 湖北省地方标准 DB42/T 1650.12021 禽蛋自动化分拣方法 图像识别 第 1 部分:清洁度要求 Automatic sorting method for eggs image recognition Part 1: Cleanliness requirements 2021 - 03 - 03 发布 2021 - 05 - 03 实施 湖北省市场监督管理局 发 布 DB42/T 1650.12021 I 目次 前言 . II 引言 . III 1 范围 . 1 2 规范性引用文件 . 1 3 术语和定义 . 1 4 机器视觉
2、检测法 . 1 基本要求 . 1 检测步骤 . 2 数据处理 . 2 5 检测分级指标 . 2 附录 A(资料性) 数据处理部分实现代码 . 3 DB42/T 1650.12021 II 前言 本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由华中农业大学提出。 本文件由湖北省农业农村厅归口。 本文件起草单位:华中农业大学、湖北神丹健康食品有限公司。 本文件主要起草人:王巧华、马美湖、祝志慧、王树才、金永国、刘华桥、黄茜、蔡朝霞、王彩云。 本文件实施应用中的疑问
3、,可咨询湖北省农业农村厅,联系电话,027-87665821,邮箱:;对本文件的有关修改意见建议请反馈至华中农业大学,联系电话:027-87286905,邮箱:。 DB42/T 1650.12021 III 引言 禽蛋表面粘附的污渍不仅影响禽蛋的外观质量和商品价值, 还是潜在的食品污染源。 当前我省禽蛋销售仍以污壳蛋为主。这种销售方式和发达国家相比存在巨大差距,随着人民生活水平的提高,人们对禽蛋品质要求越来越高,追求新鲜、卫生和营养是消费的必然趋势。 禽蛋表面越脏,其微生物病菌就越多,这样的禽蛋就更容易被污染。储存禽蛋时,若根据其表面情清洁程度将禽蛋分级分拣,区别对待,可以有效避免禽蛋之间的交
4、叉感染。其次,清洗禽蛋时,根据清洁度分级分拣,可以更好确定不同污壳蛋所需的不同清洗工序;销售流通时也可按质论价。但是,目前缺少禽蛋清洁度的自动化分拣标准。因此,禽蛋自动化分拣方法的制订,对促进我省禽蛋业的快速高效发展有积极意义。 DB42/T 1650.12021 1 禽蛋自动化分拣方法 图像识别 第 1 部分:清洁度要求 1 范围 本文件规定了污壳禽蛋的术语和定义、机器视觉检测法、检测分级指标。 本文件适用于鸡蛋、鸭蛋和鹅蛋,其它禽蛋的表面脏污程度分级也可参照此标准。 2 规范性引用文件 本文件没有规范性引用文件。 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 污壳禽蛋 egg with d
5、irty shell 表面有未处理的污物,如粪便、血斑、蛋液、羽毛、饲料、泥土等的禽蛋。 污渍块 stain block 污壳禽蛋表面相对集中、非连续的污渍、污斑。 污渍块数 number of stains 指用机器视觉统计到的污壳禽蛋表面污渍块的块数,单位:块/枚。 机器视觉 machine vision 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
6、 4 机器视觉检测法 基本要求 4.1.1 人员要求 会使用MATLAB等软件。 4.1.2 装置要求 DB42/T 1650.12021 2 机器视觉装置由光源、光箱、工业相机、计算机等组成,应满足如下要求: a) 光源:普通光源,如 1 W 的 LED 黄色单筒光源; b) 光箱:光箱内壁为深色,光箱分两层,下层放光源,上层顶部装相机,中间有开孔(孔径 30 mm)的隔板,隔板上放置刻度尺进行标定; c) 装有 MATLAB 等软件的计算机; d) 普通工业相机,相机与计算机相连; e) 该检测装置可静态设置,亦可动态设置(适用于流水线检测)。 检测步骤 静态检测:把待测禽蛋置于光箱暗小孔
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