本文選題：機器視覺 + 番茄��； 參考：《新疆大學學報(自然科學版)》2017年01期

【摘要】：針對人工檢測番茄品質效率低、主觀性強等問題,設計了基于機器視覺技術的適應于番茄外部品質檢測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,經(jīng)過傅里葉變換與反變換處理,計算出番茄的不規(guī)則度,從而對其形狀特征進行描述,同時,將格林公式變形求得番茄形心坐標,并利用圓形度計算其最大橫徑,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番茄的大小、顏色和形狀特征綜合進行分級處理.實驗結果表明,系統(tǒng)分級結果基本穩(wěn)定,分級精度達到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】： 新疆大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61662075)
【分類號】：S641.2;TP391.41

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