鲜食玉米果穗外观品质分级的计算机视觉方法

被引：19

作者：

王慧慧 ^{[1
]}

孙永海 ^{[1
]}

张婷婷 ^{[1
]}

张贵林 ^{[2
]}

李义 ^{[3
]}

刘铁鹏 ^{[3
]}

机构：

[1] 吉林大学生物与农业工程学院

[2] 吉林大学机械科学与工程学院

[3] 吉林天景食品有限公司

来源：

农业机械学报 | 2010年 / 41卷 / 08期

关键词：

鲜食玉米; 果穗; 外观品质; 分级; 计算机视觉; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS210.7 [产品标准与检验];

学科分类号：

083202 ;

摘要：

在HSI颜色模型下,通过计算机视觉检测技术实现对鲜食玉米果穗外观品质分级。提出垂直投影法确定秃尖位置并去除秃尖。对H值进行双向一次微分运算以实现缺陷的识别。在此基础上获取果穗缺陷比、穗长、果穗最大直径、长宽比和矩形度作为外观品质特征参数,并以此为输入向量构建广义回归神经网络对果穗外观品质分级。试验结果表明:秃尖位置、穗长和果穗最大直径的平均误差分别为2.27mm、1.96mm和0.54mm,缺陷误判率为3.00%,分级平均准确率为95.91%。

引用

页码：156 / 159+165 +165

页数：5

共 7 条

[1] 基于计算机视觉的葡萄检测分级系统 [J].