基于机器视觉的苹果质量等级识别方法的研究

被引：5

作者：

蒋益女 ^{[1
]}

徐从富 ^{[2
]}

机构：

[1] 杭州科技职业技术学院

[2] 浙江大学计算机学院

来源：

计算机应用与软件 | 2010年 / 27卷 / 11期

关键词：

机器视觉; 缺陷分割; 特征选择; 质量识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

苹果梗蒂和缺陷的识别是苹果自动检测中的难点,两者的误分类会造成苹果质量等级的误判。介绍了一个基于机器视觉的苹果质量自动评价系统。通过梗蒂识别、缺陷分割,确定缺陷区域并移除梗蒂区域,形成新的兴趣区域;提取统计、纹理和几何特征,采用Pearson特征相关性分析和SFFS特征选择,删除冗余特征;采用模糊KNN分类器在富士苹果进行试验,得到的平均识别正确率为83%。这项技术可以用于苹果包装流水线作业,也可用于类似的农产品外观质量检测。

引用

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