發(fā)布時(shí)間：2018-04-14 05:17

  本文選題：機(jī)器視覺 + 番茄　； 參考：《新疆大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)人工檢測(cè)番茄品質(zhì)效率低、主觀性強(qiáng)等問題,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺技術(shù)的適應(yīng)于番茄外部品質(zhì)檢測(cè)的多方法融合的圖像采集及圖像處理系統(tǒng).首先,采用顏色直方圖獲取番茄的顏色特征;其次,通過邊界跟蹤算法得到番茄的半徑序列點(diǎn),經(jīng)過傅里葉變換與反變換處理,計(jì)算出番茄的不規(guī)則度,從而對(duì)其形狀特征進(jìn)行描述,同時(shí),將格林公式變形求得番茄形心坐標(biāo),并利用圓形度計(jì)算其最大橫徑,以獲取番茄的大小特征;最后,用基于線性判別函數(shù)和決策樹的模式分類器對(duì)番茄的大小、顏色和形狀特征綜合進(jìn)行分級(jí)處理.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)分級(jí)結(jié)果基本穩(wěn)定,分級(jí)精度達(dá)到92%.
[Abstract]:Aiming at the problems of low quality efficiency and strong subjectivity in artificial detection of tomato, a multi-method fusion image acquisition and image processing system based on machine vision technology was designed.First, the color histogram is used to obtain the color characteristics of tomato. Secondly, the radius sequence points of tomato are obtained by the boundary tracking algorithm, and the irregularity of tomato is calculated by Fourier transform and inverse transform.At the same time, the shape characteristics of tomato are obtained by deformation of Green's formula, and the maximum transverse diameter of tomato is calculated by using roundness. Finally,A pattern classifier based on linear discriminant function and decision tree was used to classify the size, color and shape features of tomato.The experimental results show that the classification results of the system are basically stable, and the classification accuracy reaches 92%.
【作者單位】： 新疆大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61662075)
【分類號(hào)】：S641.2;TP391.41

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本文編號(hào)：1747870