摘要
本发明属于图像分析的技术领域,具体涉及一种基于图像处理的禽蛋智能分拣方法,解决对禽蛋的自动化分级准确性较差的技术问题,包括以下步骤:S1,采集禽蛋的三路图像数据;S2,重构禽蛋的三维点云数据,提取裂纹或形变缺陷的量化几何特征;S3,提取洁净度异常区域的量化区域特征;S4,针对背光透射图像,提取其纹理特征;S5,将量化几何特征、量化区域特征、纹理特征以及禽蛋体积与表面积共同构成综合特征向量;S6,将综合特征向量输入至预先训练的机器学习模型中,由机器学习模型输出禽蛋的分拣等级。本发明能够挖掘各类信息与禽蛋整体品质之间的复杂关联,做出更为客观、全面的分拣判决,提升了禽蛋分拣的自动化水平、检测精度。