基于机器视觉的番茄实时分级系统设计

发布时间：2018-04-14 05:17

  本文选题：机器视觉 + 番茄　； 参考：《新疆大学学报(自然科学版)》2017年01期

【摘要】：针对人工检测番茄品质效率低、主观性强等问题,设计了基于机器视觉技术的适应于番茄外部品质检测的多方法融合的图像采集及图像处理系统.首先,采用颜色直方图获取番茄的颜色特征;其次,通过边界跟踪算法得到番茄的半径序列点,经过傅里叶变换与反变换处理,计算出番茄的不规则度,从而对其形状特征进行描述,同时,将格林公式变形求得番茄形心坐标,并利用圆形度计算其最大横径,以获取番茄的大小特征;最后,用基于线性判别函数和决策树的模式分类器对番茄的大小、颜色和形状特征综合进行分级处理.实验结果表明,系统分级结果基本稳定,分级精度达到92%.
[Abstract]:Aiming at the problems of low quality efficiency and strong subjectivity in artificial detection of tomato, a multi-method fusion image acquisition and image processing system based on machine vision technology was designed.First, the color histogram is used to obtain the color characteristics of tomato. Secondly, the radius sequence points of tomato are obtained by the boundary tracking algorithm, and the irregularity of tomato is calculated by Fourier transform and inverse transform.At the same time, the shape characteristics of tomato are obtained by deformation of Green's formula, and the maximum transverse diameter of tomato is calculated by using roundness. Finally,A pattern classifier based on linear discriminant function and decision tree was used to classify the size, color and shape features of tomato.The experimental results show that the classification results of the system are basically stable, and the classification accuracy reaches 92%.
【作者单位】： 新疆大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61662075)
【分类号】：S641.2;TP391.41

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