基于机器视觉的半干枣病害和裂纹识别研究

发布时间：2017-10-14 06:36

  本文关键词：基于机器视觉的半干枣病害和裂纹识别研究

  更多相关文章： 枣 机器视觉 病害 裂纹 缺陷 支持向量机

【摘要】：研究提出了一种基于机器视觉的病害和裂纹的识别方法。在H分量图中,依据半干枣在病害和非病害区域色调值差异提取病害区域,以提取的病害区域与枣表面积的比作为阈值确定较高的病害面积识别精度,可正确识别的感兴趣病害面积为16.87mm2,占枣投影面积的3.3%。为进一步提高在该病害面积识别精度的正确率,依据已确定的病害面积比阈值,将病害面积比值二值化,结合红枣区域颜色特征值H的均值和均方差,用SVM方法建立枣病害的识别模型,训练集和测试集的识别正确率分别为9 5.7 7%和9 5.7 9%。在I分量图中,对红枣区域进行Otsu’s阈值分割、图像局部属性统计和形态学处理,提取裂纹二值图像,依据裂纹图像不变距方法建立裂纹识别模型,训练集和测试集的识别正确率分别为94.90%和94.55%。
【作者单位】： 西北农林科技大学机械与电子工程学院;加拿大曼尼托巴大学生物系统工程系;陕西圣华农业科技股份有限公司;西北农林科技大学林学院;
【关键词】： 枣 机器视觉 病害 裂纹 缺陷 支持向量机
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划项目(2013BAD20B03) 西安圣华农业科技股份有限公司合作项目(2014) 陕西省科技统筹项目(2013KTZB02-03) 陕西省科技统筹创新工程项目[(2013KT(G01-12)]
【分类号】：TP391.41;S436.65
【正文快照】： 0引言据《中国林业统计年鉴》,2013年全国年产红枣4.315 6×109kg,占世界枣种植面积和产量的98%以上[1]。为提高红枣产品质量和附加值,减少因不能及时、有效的商品化处理带来的损失,应进一步对其黑斑、霉变、裂纹等表面缺陷,以及非正常果形、颜色的红枣进行分级鉴定。目前,主

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本文编号：1029553