基于正则表达式融合语义的农产品自动识别方法

• 作者: 孙俊 芦兵 许晓东
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 农产品 图像特征 正则表达 融合语义 自动识别 振动
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 414-419
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2018.04.008

摘要

针对同一条传送带上不同类别农产品自动分拣识别率低的问题,根据应用场景下轮廓、颜色和空间相对位置等物理特征不变,以及不同农产品会产生不同振动波的特征,通过建立基于颜色、线条、位置、振动等信息的特征元素库,利用正则表达式的语义规则,对基础特征元素进行先验知识的有序组织,赋予它们描述不同农产品匹配特征的能力,从而快速构建出不同农产品的匹配模型,缩短分拣过程中农产品目标模型生成时间,同时由于融合了振动特征,使得外形相似农产品的识别准确率得到较大提升.试验结果表明:基于正则表达式融合语义特征提取的农产品识别方法能够快速、准确识别各类农产品,从而实现自动分拣的目的,在固定视角下其识别率为92.5％,平均识别时间为50.3 ms,相较传统的尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁莽特征(SURF)算法,本算法在固定视角下的分拣精度和分拣效率均有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许晓东	江苏大学信息化中心	55	501	9.0	21.0
2	孙俊	江苏大学电气信息工程学院	133	1226	19.0	28.0
3	芦兵	江苏大学信息化中心	11	33	3.0	5.0