基于机器视觉的甜瓜成熟度判别研究

• 作者: 张淑娟 许建东 许德芳 赵华民
• 来源期刊: 农产品加工
• 学科: 农学
• 关键词: 机器视觉 甜瓜 PCA PCA-LS-SVM
• 年，卷（期）: ncpjgb_2020,（14）
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: S233.5

摘要

为了满足甜瓜自动加工分选的需求,提高甜瓜分拣的效率,采用机器视觉技术对甜瓜进行成熟度判别研究。采集"新甜"甜瓜3个不同成熟度阶段的图像。首先,通过RGB色彩模型和灰度共生矩阵(GLCM)分析、计算甜瓜颜色及纹理特征,然后基于全部特征值和经主成分优选后特征值,建立PLS-LS-SVM预测模型。结果表明,经主成分优选后建立的PCA-LS-SVM预测模型效果最好,综合判别准确率为100%。基于全特征值建立的PLS模型和经主成分优选后建立的PCA-PLS模型综合判别准确率均为97.96%,但是PCA-PLS模型判别速度更高。研究为甜瓜智能化分级分选系统的研发提供了理论支持。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张淑娟	山西农业大学工学院	122	728	14.0	22.0
2	赵华民	山西农业大学工学院	19	100	5.0	9.0
3	许德芳	山西农业大学工学院	11	35	4.0	5.0
4	许建东	山西农业大学工学院	2	0	0.0	0.0