基于机器视觉技术的畸形秀珍菇识别

• 作者: 姜爽 赵杰文 陈全胜 黄星奕
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 识别 图像处理 支持向量机(SVM) 秀珍菇
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 350-354
• 分类号: TP391.41|S646
• 字数: 3703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.10.058

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.

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	江苏大学食品与生物工程学院	67	1055	21.0	30.0
2	赵杰文	江苏大学食品与生物工程学院	195	5281	41.0	62.0
3	陈全胜	江苏大学食品与生物工程学院	74	2140	28.0	45.0
4	姜爽	江苏大学食品与生物工程学院	1	33	1.0	1.0