基于机器视觉的花生米品质分选方法

• 作者: 张凯 李振华 胡安翔 郁豹
• 来源期刊: 食品科技
• 学科: 工学
• 关键词: 花生米分选 机器视觉 图像处理 特征提取 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 食品安全与检测篇
• 页码范围: 297-302
• 页数: 6页
• 分类号: TS207.3
• 语种: 中文

摘要

针对花生米品质分级问题,研究基于机器视觉技术的分选方法.图像采集及预处理后,利用RGB模型及HIS模型提取颜色特征,灰度共生矩阵提取纹理特征,并根据这2类特征来识别品质等级为第三级的花生米.根据第一级和第二级花生米的形状特点,提出矩形度、对称度I、对称度Ⅱ这3个特征用来区分这2个等级的花生米.最后应用逻辑回归及费舍尔判别方法完成分选.实验结果表明,算法分级效果较好,总体精度为93.91％,Kappa系数达到0.8992,能较好地满足花生米品质分级的需求,说明利用机器视觉技术对花生米品质进行分级是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凯		79	662	13.0	23.0
2	李振华		57	459	12.0	20.0
3	郁豹		4	3	1.0	1.0
4	胡安翔		3	0	0.0	0.0