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基于机器视觉技术的畸形秀珍菇识别
被引:21
作者:

黄星奕
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机构: 江苏大学食品与生物工程学院

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[1] 江苏大学食品与生物工程学院
来源:
关键词:
识别;
图像处理;
支持向量机(SVM);
秀珍菇;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP391.41 [];
学科分类号:
080203 ;
摘要:
提出了一种基于计算机图像处理技术的畸形秀珍菇识别方法。研究根据正常和畸形秀珍菇的形状特征,通过统计性分析,提取了分形维数、相对位移、菌盖圆形度、菌盖形状因子、菌盖凸性率、菌盖偏心率、菌柄弯曲度等7个特征参数。通过逐步回归筛选出分形维数、相对位移、菌盖偏心率、菌柄弯曲度等4个特征变量,并将这4个特征变量作为输入向量,采用支持向量机模式识别方法建立畸形秀珍菇判别模型,模型的独立样本预测集实测值识别率达96.67%。研究表明,利用机器视觉技术能很好地识别畸形秀珍菇,研究方法和结果为实现秀珍菇的在线分选提供技术支持。
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页码:350 / 354
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