基于机器视觉的蔬菜种子包衣品质鉴定

发布时间：2018-04-21 19:41

本文选题：蔬菜 + 种子包衣　；参考：《农机化研究》2017年12期

【摘要】：蔬菜种子包衣工作参数的智能调节,能提高包衣加工效率和成品质量。为了研究包衣工作参数的智能调节,提出了基于机器视觉的蔬菜种子包衣品质鉴定方法。针对蔬菜种子包衣过程中种子包衣完整性、包衣颜色深浅、包衣颜色均匀性3个重要指标,提出依据单粒种子的种子包裹率、种子颜色及纹理特征将包衣种子分为合格与非合格两类。对于种子图像中粘连的问题,采用分水岭算法将图像分割为单粒种子。通过对单粒种子的多阈值分割,实现种子包衣完整率的计算。基于HSI颜色空间提取H、S分量的颜色矩特征与I分量的灰度共生矩阵特征,融合种子包衣完整率、颜色矩特征和灰度共生矩阵特征这3种特征为一个11维特征向量,构建基于径向基核函数的支持向量机分类器对包衣结果进行品质鉴定。实验选用包衣后辣椒种子验证算法,结果表明:包衣结果识别准确率为90.93%。该研究可为后续研究包衣机工作参数的智能调节奠定理论基础。
[Abstract]:The intelligent adjustment of the working parameters of vegetable seed coating can improve the processing efficiency and the quality of finished product. In order to study the intelligent adjustment of coating parameters, a method of vegetable seed coating quality identification based on machine vision was proposed. In view of the three important indexes of seed coating integrity, coating color depth and uniform coating color in the process of vegetable seed coating, the seed encapsulation rate of single seed seed was put forward. Seed color and texture can be divided into two types: qualified and non-qualified. For the problem of adhesion in seed image, watershed algorithm is used to segment the image into single seed. The complete rate of seed coating is calculated by multi-threshold segmentation of single seed. Based on the HSI color space, the color moment feature of HPS component and the gray level co-occurrence matrix feature of I component are extracted, and the three features of seed coating integrity rate, color moment feature and gray level co-occurrence matrix feature are fused into an 11-dimensional eigenvector. A support vector machine classifier based on radial basis function (RBF) kernel is constructed to evaluate the quality of coating results. The experimental results show that the recognition accuracy of coated pepper seeds is 90.93. This study can lay a theoretical foundation for further research on intelligent adjustment of coating machine working parameters.
【作者单位】：上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【基金】：国家“863计划”项目(2012AA10A505)
【分类号】：S63;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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