基于梯度分布不均匀性的干瘪红枣识别

发布时间：2017-08-12 11:37

  本文关键词：基于梯度分布不均匀性的干瘪红枣识别

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【摘要】：为了从混合的饱满红枣和干瘪红枣中识别出干瘪红枣,首先分析了颜色空间模型的特性,选择灰度图、RGB颜色空间模型的R分量、L*a*b*颜色空间模型的a*分量,并使用不同的梯度算子作为对比;然后通过形态学运算、逻辑运算去除异常梯度,进行梯度归一化变换;最后采用归一化的梯度直方图作为红枣表面的纹理特征表示方法,并计算其梯度分布不均匀性作为判别准则。利用12通道红枣分选机采集240幅饱满与202幅干瘪红枣图像作为样本图像。实验结果表明,采用简单梯度算子对L*a*b*模型的a*分量提取纹理信息效果最好,误判率为0.83%,正确识别率高达99.01%。
【作者单位】： 中国科学院微电子研究所;江苏物联网研究发展中心;中国科学院大学;
【关键词】： 红枣 机器视觉 识别 梯度分布不均匀性
【基金】：国家自然科学基金项目(61402462、61503202)
【分类号】：S665.1;TP391.41
【正文快照】： 引言我国不仅是世界上最大的红枣生产国,还是枣产品唯一出口国。将红枣分级以满足不同需求,可以显著提高经济效益。国外基于机器视觉的水果分选已经较为成熟,但对枣的应用研究较少。2011年,WANG等[1-2]使用可见光和近红外光谱对枣内部虫害进行无损检测,并对枣品质进行无损评价

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本文编号：661431