基于纹理和梯度特征的苹果伤痕与果梗/花萼在线识别

• 作者: 张捷 彭彦昆 李永玉 李龙 王凡
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果 伤痕 果梗/花萼 在线识别 机器视觉
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 328-335
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 6682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.11.039

摘要

为了解决苹果果梗/花萼与伤痕在线识别的问题,利用自行设计的机器视觉检测系统在线采集苹果图像,通过自动分割合成算法将3个不同运动状态下的图像进行合成,使得合成后图像可以包含苹果的整个表面.再利用感兴趣区域提取算法提取出苹果合成图像中的果梗/花萼和伤痕部分.通过分析早期伤痕、中期伤痕和后期伤痕的纹理特征和边缘梯度特征,得出纹理特征适用于早中期伤痕与果梗/花萼的检测,而由于后期伤痕的褐变严重且多已出现凹陷,其纹理特征与果梗/花萼相似,故通过提取后期伤痕和果梗/花萼的边缘梯度特征值用于两者的区分.从SVM的建模结果来看,对于早中期伤痕,模型的总体判别正确率为97％,而后期伤痕的总体判别正确率为96％,并利用所得到的模型设计了用于果梗/花萼与伤痕区分的总体算法.最终通过80个带有不同种类伤痕的样本验证总体算法的正确率为95％,验证试验结果表明该算法可实现对果梗/花萼与伤痕的在线识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李龙	中国农业大学工学院	54	281	9.0	12.0
3	李永玉	中国农业大学工学院	48	718	15.0	25.0
5	彭彦昆	中国农业大学工学院	135	1809	24.0	36.0
11	张捷	北京出入境检验检疫局检验检疫技术中心	17	97	5.0	9.0
12	王凡	中国农业大学工学院	23	80	5.0	8.0