論文研究了櫻桃番茄的在線分級(jí),通過(guò)利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)動(dòng)態(tài)采集櫻桃番茄傳輸過(guò)程中的實(shí)時(shí)圖像,對(duì)該圖像先用二級(jí)小波分解和中值濾波的方法進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)櫻桃番茄分級(jí)指標(biāo)進(jìn)行分析后,進(jìn)一步用粒子群參數(shù)優(yōu)化的支持向量機(jī)方法對(duì)果形、果面紋理和顏色分布等特征參數(shù)進(jìn)行構(gòu)建模型與在線分級(jí)。同時(shí)針對(duì)提高分級(jí)實(shí)時(shí)性問(wèn)題,采用圖像壓縮和特征降維的方法進(jìn)行解決。試驗(yàn)結(jié)果最終表明,所采集的圖像包含了櫻桃番茄表面的完整信息,分級(jí)準(zhǔn)確率可達(dá)到95%以上,平均分級(jí)速率為4個(gè)/秒。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2020,48(07)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]利用融合高度與單目圖像特征的支持向量機(jī)模型識(shí)別雜草[J]. 王璨,李志偉.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2016(15)
[2]基于ReliefF和PSO混合特征選擇的面向?qū)ο笸恋乩梅诸怺J]. 肖艷,姜琦剛,王斌,李遠(yuǎn)華,劉舒,崔璨.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2016(04)
[3]基于機(jī)器視覺(jué)的蘋果外觀缺陷在線檢測(cè)[J]. 趙娟,彭彥昆,Sagar Dhakal,張雷蕾.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2013(S1)
[4]基于灰關(guān)聯(lián)分析和模糊隸屬度匹配的球形水果自動(dòng)識(shí)別方法[J]. 朱堅(jiān)民,雷靜桃,翟東婷,黃之文.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2012(08)
[5]計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在水果品質(zhì)檢測(cè)中的研究進(jìn)展[J]. 任永新,單忠德,張靜,戰(zhàn)麗.  中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào). 2012(01)
[6]基于D-S證據(jù)理論的決策級(jí)多特征融合蘋果分級(jí)方法[J]. 李先鋒,朱偉興,花小朋,孔令東.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2011(06)
[7]用于圖像處理的自適應(yīng)中值濾波[J]. 張旭明,徐濱士,董世運(yùn).  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2005(02)



本文編號(hào)：3636312