基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法

• 作者: 任静 宋怀波 张润浩 李军 王富春
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 苹果霉心病 病变程度 病斑分割 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 189-193
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4|S126
• 字数: 2393字
• 语种: 中文

摘要

利用近红外光谱技术进行苹果霉心病的无损检测是目前的主流方法，其光谱与霉心病的病变程度密切相关。为了实现苹果霉心病病变程度的精确测量，设计并实现了一种基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法。首先，基于Otsu 算法，利用果实区域与背景反差较大的特点，实现果实、病变与背景区域的分割，并对分割图像进行区域填充等预处理操作；然后，针对分割后包含病变的苹果图像，运用 Otsu 算法进行二次分割，分别提取腐烂病斑区域与整个苹果区域的面积；最后，计算出病变区域的比例，得到其病变程度。为了验证算法的有效性，利用多幅图像进行了测试，并与利用Photoshop 手工选取的实际病斑面积进行了对比。试验结果表明，利用该方法得到的腐烂程度误检率为8．87％，可以有效地实现苹果霉心病病变程度的测量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军	西北农林科技大学机械与电子工程学院	99	2169	28.0	42.0
2	宋怀波	西北农林科技大学机械与电子工程学院	39	528	14.0	22.0
3	王富春	柳州职业技术学院机电工程系	21	41	4.0	5.0
4	张润浩	西北农林科技大学机械与电子工程学院	2	7	2.0	2.0
5	任静	西北农林科技大学机械与电子工程学院	7	64	4.0	7.0