基于机器视觉的大枣表面缺陷检测

• 作者: 文怀兴 王俊杰 王春普
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 表面缺陷 Halcon12.0 支持向量机 颜色特征值
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 贮运与保鲜
• 页码范围: 168-171
• 页数: 4页
• 字数: 3120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2019.07.032

摘要

以中国灵武长枣为试验对象,采用Halcon12.0视觉处理软件,通过支持向量机的方法,在H SI颜色空间中提取H分量的均值、方差作为颜色特征值.通过试验选择高斯核函数,当核函数为0.2,正则常数为0.005时达到较好的分级效果,准确率达到94.6％,大大提高了大枣无损在线检测效率,降低了劳动强度和成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文怀兴	陕西科技大学机电工程学院	170	960	16.0	22.0
2	王春普	陕西科技大学机电工程学院	5	14	3.0	3.0
3	王俊杰	陕西科技大学机电工程学院	5	7	2.0	2.0