基于模糊聚类算法的山核桃壳仁分选系统设计

• 作者: 曹成茂 李正 汪天宇 谢承健
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 山核桃 模糊聚类 颜色 纹理 特征提取 主分量分析
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 贮运与保鲜
• 页码范围: 110-114,157
• 页数: 6页
• 字数: 4618字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2018.06.024

摘要

针对经过破壳后的山核桃壳仁物料难以分选的问题,提出一种基于模糊C-均值聚类的山核桃壳仁分选的图像处理算法.在Labview的软件平台上,开发能够实现山核桃壳仁分选的程序和用户界面.通过提取山核桃破壳分离物的H(色调)、S(饱和度)、V(明度)、A(能量)、E(熵)、M(惯性矩)、R(相关性)等物理指标,构建特征数据的样本集合,依据主分量分析(PCA)对数据集合进行特征降维.利用模糊聚类算法计算出相应对象数据集合的聚类中心,计算试验样本对相应聚类中心的隶属度,按照最大隶属度原则实现对山核桃外壳、内隔(隔、壳内壁等)和核桃仁的合理分类,并成功地将核桃仁从破壳混合物料中分选出来.通过设计静态试验方案,验证系统方案与设计的可行性.结果表明:该系统能够对试验样品进行正确分类,分选正确率能达到83％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹成茂	安徽农业大学工学院	125	756	14.0	20.0
2	谢承健	安徽农业大学工学院	6	10	2.0	3.0
3	汪天宇	安徽农业大学工学院	5	19	2.0	4.0
4	李正	安徽农业大学工学院	3	12	1.0	3.0