本文關鍵詞：基于混合特征與最小二乘支持向量機的山核桃鮮果識別

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【摘要】：針對顏色和背景相似的山核桃鮮果不易分離的問題,研究了自然環(huán)境下成熟山核桃鮮果的機器視覺識別方法。該算法以2×2像素的正方形區(qū)域作為分割單位,選擇顏色比值B/R、R/G作為顏色特征,選擇了基于灰度直方圖的特征描述參數如均值、標準方差、平滑度、三階矩、一致性和熵,以及基于灰度共生矩陣的特征描述參數角二階矩、對比度和熵作為紋理特征,共同構成特征向量,采用LS-SVM算法建立了識別模型,并利用該模型對80幅順光圖像和50幅逆光圖像進行測試。試驗結果表明:該方法在順光、逆光下的山核桃鮮果有效識別率分別為92.48%、88.15%,可為山核桃采摘機器人的研發(fā)提供技術參數。
【作者單位】： 浙江農林大學信息工程學院;浙江省林業(yè)智能監(jiān)測與信息技術研究重點實驗室;
【關鍵詞】： 機器視覺 山核桃鮮果 圖像分割 紋理特征 支持向量機
【基金】：浙江省教育廳項目“基于機器視覺的山核桃智能識別研究”(Y201328071) 浙江省自然科學基金項目“基于高光譜成像技術的鋸材表面缺陷檢測方法研究”(LQ13F050006)
【分類號】：S225.93;TP391.41
【正文快照】： 山核桃Carya cathayensis是我國特有的樹種,現主要分布于皖浙交界的天目山和湖南部分地區(qū),以及大別山部分地區(qū)[1]。山核桃果仁是優(yōu)質食用干果,具有較高的營養(yǎng)、保健、美容及藥用價值,深受城鄉(xiāng)居民的青睞[2]。山核桃鮮果的采摘通常是在白露之后的1~2周內完成,且以人工采摘為主,

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1 趙杰文;劉少鵬;鄒小波;;基于機器視覺和支持向量機的缺陷棗識別研究[A];農業(yè)機械化與新農村建設——中國農業(yè)機械學會2006年學術年會論文集（下冊）[C];2006年

2 石復習;;基于支持向量機的發(fā)動機燃燒效率預測[A];中國農業(yè)工程學會2011年學術年會（CSAE 2011）論文摘要集[C];2011年

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本文編號：1044200