无核白鲜葡萄机器视觉质量预测研究

• 作者: 张学军 李俊伟 程国首 胡光辉 郭俊先
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 图像处理 无核白鲜葡萄 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 57-61,66
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4426字
• 语种: 中文

摘要

以新疆无核白鲜葡萄为研究对象，采用机器视觉技术预测葡萄穗的质量。首先，提取 RGB 图像，做 G ， B双通道分量加运算R＋B ，采用高斯低通滤波法滤除图像中的噪音，采用 Gamma 变换法调整图像灰度，从而增强前景与背景的对比度。其次，采用自动阈值分割法分割图像，经数学形态学的腐蚀和开运算获得最佳二值图像，提取二值图像中目标区域的几何特征。最后，采用一元线性回归、多元线性回归和偏最小二乘回归预测葡萄穗的质量。结果表明，提取分割后的葡萄穗面积、周长、长轴及短轴长度等特征建立的偏最小二乘回归模型，其预测葡萄穗质量效果最佳，相关系数r2为96．91％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张学军	新疆农业大学机械交通学院	132	798	13.0	22.0
2	郭俊先	新疆农业大学机械交通学院	63	417	11.0	17.0
3	程国首	新疆农业大学机械交通学院	5	59	5.0	5.0
4	胡光辉	新疆农业大学机械交通学院	7	60	5.0	7.0
5	李俊伟	新疆农业大学机械交通学院	8	68	6.0	8.0