基于计算机视觉的苹果自动分级方法研究

• 作者: 李聪 袁超 高海燕
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果自动分级 计算机视觉 特征提取 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 293-296
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.09.072

摘要

研究苹果图像自动分级优化问题,传统方法采用单一特征进行分级,难以全面描述苹果状态,导致分级精度低.为提高苹果分级精度,提出计算机视觉的苹果自动分级方法.首先对计算机视觉采集的苹果图像多种特征进行提取,然后采用主成分分析对特征进行选择,最后建立基于最小二乘支持向量机的苹果自动分级模型.采用苹果数据对分组方法的性能进行仿真测试,实验结果表明,相对于其它分级方法,计算机视觉方法不仅提高了苹果自动分级效率,克服了传统方法的缺陷,而且加快了苹果自动分级速度,为水果品质分级等领域提供广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁超	河南农业大学理学院	229	1644	21.0	28.0
2	李聪	河南农业大学理学院	46	261	11.0	15.0
3	高海燕	华北水利水电学院数学与信息科学学院	18	69	5.0	7.0