基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷在线识别

• 作者: 刘成良 张保华 李江波 赵春江 黄丹枫 黄文倩
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果缺陷 机器视觉 亮度校正 AdaBoost 在线识别 果梗-花萼
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 221-226
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.06.034

摘要

提出了一种基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷与果梗-花萼在线识别方法.以富士苹果为研究对象,首先在线采集苹果的RGB图像和NIR图像,并分割NIR图像获得苹果二值掩模;其次利用亮度校正算法对R分量图像进行亮度校正,并分割校正图像获得缺陷候选区(果梗、花萼和缺陷);然后以每个候选区域为掩模,随机提取其内部7个像素的信息分别代表所在候选区的特征,将7组特征送入AdaBoost分类器进行分类、投票,并以最终投票结果确定候选区的类别.实验结果表明,该算法检测速度为3个/s,满足分选设备的实时性要求,且总体正确识别率达95.7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘成良	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	200	2288	27.0	38.0
2	黄丹枫	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	195	2451	25.0	40.0
3	赵春江	北京市农林科学院北京农业智能装备技术研究中心	26	1520	15.0	26.0
4	李江波	北京市农林科学院北京农业智能装备技术研究中心	6	149	6.0	6.0
5	黄文倩	北京市农林科学院北京农业智能装备技术研究中心	7	158	7.0	7.0
6	张保华	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	5	50	5.0	5.0