香果子伤检测使用基于碎形维度的图像处理

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 食品科学 食品科学 食品科学
• 图像分析 图像分析

背景情况:

• 机械损坏会对水果的质量和保质期产生重大影响.
• 对香中伤严重程度的客观评估对于质量控制至关重要.

研究的目的:

• 评估碎形维度 (FD) 和机器视觉技术在量化香伤的有效性.
• 为了将图像分析参数与传统的伤评估方法相关联.
• 调查撞击力和储存温度对伤特征和香质量的影响.

主要方法:

• 使用可控下降高度和球重量诱导机械损伤.
• 使用机器视觉分析了碎形尺寸,色发生率和灰度值.
• 采用了包括伤面积,体积和易感性在内的传统方法.
• 测量了物理化学性质 (重量,坚硬度,颜色,糖分,酸度).

主要成果:

• 增加撞击力和储存温度显著影响了伤特征.
• 较低的碎形尺寸和灰度值与增加的伤和色相关.
• 图像分析参数显示与总色彩变化 (r≥-0.81) 有很强的相关性.
• 伤和温度影响了减肥,坚硬,颜色,糖和酸度.

结论:

• 碎形图像分析是评估香伤大小的高效工具.
• 机器视觉提供了对伤损伤的客观和定量测量.
• 了解机械损伤,储存条件和质量之间的相互作用对于收获后管理至关重要.