哈密瓜颜色特征提取及成熟度分级的研究

发布时间：2017-06-11 11:10

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【摘要】：针对新疆哈密瓜分级中自动化程度低、分级结果不稳定及效率低下等问题,本研究提出了基于SVM神经网络与哈密瓜图像特征的哈密瓜分级方法。本研究以"金皇后"哈密瓜为研究对象,通过主成分分析提取的8个颜色特征值,并提取相应的主成分构成模式识别的输入,利用SVM神经网络方法建立了哈密瓜分级模型。结果表明:在图像信息主成分因子数为4时建立的模型最佳,模型训练时的回判率为100%,预测时识别率达到了97.22%。这表明基于机器视觉技术对不同成熟度哈密瓜分级方法是可行的,可为实现哈密瓜自动分级提供理论依据。
【作者单位】： 石河子大学机械电气工程学院;
【关键词】： 哈密瓜 颜色特征 神经网络 图像处理 机器视觉
【基金】：国家科技支撑计划项目(2015BAD19B03) 国家自然科学基金项目(61263041)
【分类号】：S652.1;TP391.41
【正文快照】： 哈密瓜素有“瓜中之王”的美称,含糖量高,奇香袭人,饮誉国内外。哈密瓜不仅风味独特,而且营养丰富,药用价值高。糖度高是哈密瓜的重要特征,不仅可以体现其品质,还是表征哈密瓜成熟度的重要特征之一。依据GB/T23398-2009[1],色泽、糖度是评判哈密瓜等级的重要指标。目前,瓜农在

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