【摘要】：[目的]為了開發(fā)蘋果脆片自動化分級技術,利用計算機視覺對蘋果脆片外部品質進行無損檢測研究。[方法]通過對蘋果脆片的大小、形狀、顏色、紋理特征的感官評分建立蘋果脆片外部品質等級評價標準。首先,利用計算機視覺系統(tǒng)獲取脆片圖像,經圖像處理后,進行特征提取;然后,通過比較數(shù)據(jù)離差標準化和標準差標準化處理對費歇爾線性判別(FLD)、偏最小二乘法判別分析(PLS-DA)、支持向量機(SVM)3種模型建模效果的影響,確定合適的數(shù)據(jù)預處理方式;并分別基于這3種模型對預測樣本進行分級;最后,采用連續(xù)投影算法(SPA)篩選最佳特征參數(shù),并比較3種模型的建模和預測結果,確定最佳分級模型。[結果]數(shù)據(jù)經離差標準化處理后建模效果更好;FLD、PLS-DA、SVM 3種模型中SVM模型分級效果最好,其建模集和預測集分級準確率分別為99.1%和98.0%;基于SPA算法篩選得到了面積、圓形度、對比度的均值、能量的均值、對比度的均方差、熵的均方差這6個特征參數(shù),基于特征參數(shù)的SVM模型建模集和預測集分級準確率分別為98.7%和97.3%。[結論]該研究實現(xiàn)了蘋果脆片的外觀品質的自動檢測和分級,為蘋果脆片的計算機視覺自動分級提供了技術支持。
[Abstract]:[objective] in order to develop the automatic grading technology of apple chips, the external quality of apple chips was studied by computer vision. [methods] the external quality evaluation criteria of apple chips were established by sensory scoring of the size, shape, color and texture features of apple chips. Firstly, the embrittlement image is obtained by computer vision system, and the feature is extracted after image processing. Then, the effects of data deviation standardization and standard deviation standardization on Fisher linear discriminant (FLD), partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) and support vector machine (SVM) (SVM) modeling are compared. To determine the appropriate data preprocessing mode; The prediction samples are classified based on the three models. Finally, the optimal feature parameters are screened by continuous projection algorithm (SPA), and the results of modeling and prediction of the three models are compared to determine the best classification model. [results] the modeling effect of the data was better after the deviation standardization, among the three FLD,PLS-DA,SVM models, the SVM model had the best classification effect, and the classification accuracy of the modeling set and the prediction set were 99.1% and 98.0%, respectively. Based on the SPA algorithm, six characteristic parameters are obtained: mean value of area, roundness, contrast, mean energy, mean variance of contrast, mean variance of entropy. The classification accuracy of modeling set and prediction set of SVM model based on feature parameters is 98.7% and 97.3% respectively. [conclusion] this study has realized the automatic inspection and grading of the appearance quality of apple chips, and provided the technical support for the automatic grading of apple chips by computer vision.
【作者單位】： 南京農業(yè)大學食品科技學院;江蘇派樂滋食品有限公司;
【基金】：國家自然科學基金項目(31671925,31671926) 蘇北科技發(fā)展計劃——科技富民強縣項目(BN2015025) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(KYLH201504)
【分類號】：TP391.41;TS255.4

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本文編號：2368332