基于机器视觉的核桃仁动态分级研究

• 作者: 周军 姜彦武 张静 艾力·哈斯木 蔡建 郭俊先
• 来源期刊: 新疆农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 核桃仁 分级 机器视觉 动态
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 901-911
• 页数: 11页
• 分类号: S226.5
• 字数: 7217字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6048/j.issn.1001-4330.2018.05.014

摘要

[目的]基于机器视觉技术研究出一种适合新疆核桃仁动态分级处理的方法.[方法]利用实时采集且已经完成图像预处理的样品核桃图像得到核桃仁特征集合,运用mRMR特征选择算法筛选原始特征集并对特征的重要性进行排列,通过对支持向量机、决策树和朴素贝叶斯三种机器学习算法进行模型训练和测试,得出最佳分级方法,设计核桃仁自动追踪方法和动态分级流程,构建的核桃仁自动分级系统.[结果]在使用特征bin19、K1和bin15训练朴素贝叶斯分类器时,核桃仁的分级正确率达到最大为97.33％,在动态条件下运用构建的核桃仁自动分级系统对150个核桃仁进行分级测试,正确率为81.33％.[结论]基于机器视觉研究出的核桃仁特征提取与分级方法、核桃仁动态分级处理动作方法,可以有效完成对核桃颜色和完整度的分级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张静	新疆农业大学机电工程学院	65	226	8.0	12.0
2	周军	新疆农业大学机电工程学院	28	75	4.0	6.0
3	郭俊先	新疆农业大学机电工程学院	63	417	11.0	17.0
4	姜彦武	新疆农业大学机电工程学院	9	11	2.0	3.0
5	艾力·哈斯木	新疆农业大学机电工程学院	11	53	3.0	7.0
6	蔡建	新疆农业大学机电工程学院	8	18	3.0	3.0