基于机器视觉的樱桃番茄在线分级系统设计

• 作者: 常英 缑新科
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 支持向量机 机器视觉 在线分级 特征分析
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 1798-1803
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.07.048

摘要

论文研究了樱桃番茄的在线分级,通过利用机器视觉技术动态采集樱桃番茄传输过程中的实时图像,对该图像先用二级小波分解和中值滤波的方法进行预处理,对樱桃番茄分级指标进行分析后,进一步用粒子群参数优化的支持向量机方法对果形、果面纹理和颜色分布等特征参数进行构建模型与在线分级.同时针对提高分级实时性问题,采用图像压缩和特征降维的方法进行解决.试验结果最终表明,所采集的图像包含了樱桃番茄表面的完整信息,分级准确率可达到95％以上,平均分级速率为4个/秒.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	缑新科		70	350	10.0	14.0
2	常英		1	0	0.0	0.0