本文關(guān)鍵詞：基于機器視覺的半干棗病害和裂紋識別研究

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【摘要】：研究提出了一種基于機器視覺的病害和裂紋的識別方法。在H分量圖中,依據(jù)半干棗在病害和非病害區(qū)域色調(diào)值差異提取病害區(qū)域,以提取的病害區(qū)域與棗表面積的比作為閾值確定較高的病害面積識別精度,可正確識別的感興趣病害面積為16.87mm2,占棗投影面積的3.3%。為進一步提高在該病害面積識別精度的正確率,依據(jù)已確定的病害面積比閾值,將病害面積比值二值化,結(jié)合紅棗區(qū)域顏色特征值H的均值和均方差,用SVM方法建立棗病害的識別模型,訓練集和測試集的識別正確率分別為9 5.7 7%和9 5.7 9%。在I分量圖中,對紅棗區(qū)域進行Otsu’s閾值分割、圖像局部屬性統(tǒng)計和形態(tài)學處理,提取裂紋二值圖像,依據(jù)裂紋圖像不變距方法建立裂紋識別模型,訓練集和測試集的識別正確率分別為94.90%和94.55%。
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學機械與電子工程學院;加拿大曼尼托巴大學生物系統(tǒng)工程系;陜西圣華農(nóng)業(yè)科技股份有限公司;西北農(nóng)林科技大學林學院;
【關(guān)鍵詞】： 棗 機器視覺 病害 裂紋 缺陷 支持向量機
【基金】：國家“十二五”科技支撐計劃項目(2013BAD20B03) 西安圣華農(nóng)業(yè)科技股份有限公司合作項目(2014) 陜西省科技統(tǒng)籌項目(2013KTZB02-03) 陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程項目[(2013KT(G01-12)]
【分類號】：TP391.41;S436.65
【正文快照】： 0引言據(jù)《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》,2013年全國年產(chǎn)紅棗4.315 6×109kg,占世界棗種植面積和產(chǎn)量的98%以上[1]。為提高紅棗產(chǎn)品質(zhì)量和附加值,減少因不能及時、有效的商品化處理帶來的損失,應進一步對其黑斑、霉變、裂紋等表面缺陷,以及非正常果形、顏色的紅棗進行分級鑒定。目前,主

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