基于支持向量机的苹果检测技术

• 作者: 林建荣 赵杰文 黄星奕
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果 检测 计算机视觉 支持向量机 分形
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 农业与机械工程
• 页码范围: 465-467
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2005.06.002

摘要

由于苹果果梗和缺陷的识别是苹果检测中的难点,两者的误分类会造成苹果等级的误判.作者提出了苹果果梗和缺陷图像分形特征提取的改进算法,构建了支持向量机并采用SMO算法对其进行训练.用计算机视觉系统采集苹果图像,然后提取苹果果梗和缺陷的分形特征作为支持向量机的输入进行识别.用富士苹果进行试验,得到的平均识别正确率为90.6%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄星奕	江苏大学生物与环境工程学院	67	1055	21.0	30.0
2	赵杰文	江苏大学生物与环境工程学院	195	5281	41.0	62.0
3	林建荣	江苏大学生物与环境工程学院	2	47	2.0	2.0