基于Adaboosting_SVM算法的多特征蛋壳裂纹识别
2015-02-03分类号:S 126; TP 391.41
【部门】华中农业大学工学院 武汉 430070
【摘要】以无裂纹蛋和裂纹蛋为测试对象,采用机器视觉技术和支持向量机等技术手段,分析无裂纹蛋和裂纹蛋在图像上的差异,提取特征参数,实现蛋壳裂纹的自动识别; 针对蛋壳表面的亮斑,对预处理后的图像运行消除亮斑算法并进行区域标记。在此基础上,从5个不同视角提取13个能够表征无裂纹蛋和裂纹蛋的特征参数,分别是图像标记区域参数(区域标记数和标记点数)、几何特征参数(长轴和短轴)、基于Freeman链码的形状参数(形状数)、纹理特征参数(均值、标准偏差、平滑度、三阶矩、一致性、熵)和频谱特性参数(最大幅值和最大相位)。采用Adaboosting算子对上述特征参数进行优化,突出影响因子较大的参数组合,作为SVM的输入...
【关键词】蛋壳 裂纹 机器视觉 支持向量机
【基金】国家自然科学基金项目(51105160); 华中农业大学博士启动基金项目(52902-0900206027)
【所属期刊栏目】华中农业大学学报
文献传递