基于图像识别的苹果等级分级研究

• 作者: 于蒙 李雄 杨海潮
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 机器视觉 苹果分级 支持向量机 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 检测技术与数据处理
• 页码范围: 39-43,47
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41|TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2019.07.010

摘要

针对传统的苹果人工分级方法存在检测不全面、分级效率较低等问题,以红富士苹果为对象,研究了利用机器视觉实现对苹果等级进行分级的方法.搭建了图像采集系统;运用中值滤波方法去除图像噪声,并创造性地提出分离彩色图像HSL模型中的S通道分量作为后续图像处理的源图像,结合Otsu算法实现了自动阈值分割进行轮廓提取.一方面选择色调值H通道分量的直方图数据作为苹果颜色分级的特征参数,通过支持向量机对苹果进行等级判定,判定准确率为89％.另一方面选择亮度L通道分量的能量、熵和逆差矩作为特征参数,利用神经网络对苹果进行有无缺陷判定,判定准确率为95.5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雄	武汉理工大学物流工程学院	4	11	2.0	3.0
2	于蒙	武汉理工大学物流工程学院	26	119	6.0	10.0
3	杨海潮	武汉理工大学物流工程学院	1	2	1.0	1.0