基于机器视觉的核桃仁分级方法

• 作者: 刘航 史建新 周军 王勇 蔡建 郭政
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 核桃仁 机器视觉 决策树 分级 自动检测 农产品
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 贮藏加工与检测分析
• 页码范围: 158-161
• 页数: 4页
• 分类号: S226.5
• 字数: 3035字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2018.05.043

摘要

机器视觉检测技术在农产品的检测中应用越来越广泛,核桃在脱青皮、干燥、储藏过程中可能发生变质,核桃仁表皮的色泽会发生变化,破壳取仁的过程也可能造成核桃仁碎裂.本研究通过机器视觉的方法代替人工对核桃仁从颜色与完整度上的分级,对核桃仁图像进行预处理与分割,并提取色调、饱和度、核桃仁轮廓面积与最小外接圆面积之比等特征,通过机器学习的方法建立决策树模型对核桃仁样本进行预测,总体正确率达到92%,为核桃仁的自动分级提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史建新	新疆农业大学机械交通学院	102	1050	19.0	28.0
2	周军	新疆农业大学机械交通学院	28	75	4.0	6.0
3	郭政	新疆农业大学机械交通学院	6	11	2.0	3.0
4	蔡建	新疆农业大学机械交通学院	8	18	3.0	3.0
5	刘航	新疆农业大学机械交通学院	8	11	2.0	3.0