基于图像特征融合的苹果在线分级方法

• 作者: 费继友 黄辰
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 支持向量机 机器视觉 苹果分级 决策融合 三层Canny 特征分析
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 285-291
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.01.039

摘要

苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求.为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级,最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级.同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性.试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到95％,平均分级速率可达到4个/s.研究结果为水果的在线分级提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费继友	大连交通大学机械工程学院	50	370	11.0	17.0
2	黄辰	大连交通大学机械工程学院	4	72	3.0	4.0