基于机器视觉的脐橙品质在线分级检测系统
2016-03-15分类号:TP391.41;S666.4
【部门】南昌大学机电工程学院 江西理工大学机电工程学院
【摘要】针对脐橙自动分级检测中存在正确识别率偏低、实时性不强的问题,提出一种综合特征提取方法:在对图像颜色模型进行转换后,用H分量图像提取脐橙的大小特征;S分量图像通过背景分割、边缘灰度补偿、整体亮度变换后提取脐橙的果面缺陷特征;采用R、G、R-G3个分量的均值和标准差提取脐橙的颜色特征。以脐橙的大小特征、果面缺陷特征和颜色特征为支持向量机(SuppoRt vectoR macHine,Svm)的试验输入向量,进行脐橙分级检测试验,以实现提高脐橙自动分级正确识别率和增强实时。试验结果表明:该Svm分类器对脐橙分级的正确识别率为91.5%,处理时间为160mS,适合于实时环境下的分级检测。
【关键词】机器视觉 亮度补偿 支持向量机 脐橙
【基金】国家自然科学基金项目(61273282)
【所属期刊栏目】中国农业大学学报
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