針對(duì)表面裂紋影響商品核桃品質(zhì)的問(wèn)題,采用最大類(lèi)間方差法（OTSU）與遺傳算法相結(jié)合進(jìn)行核桃表面裂紋檢測(cè)研究。借助遺傳算法的解空間隨機(jī)搜索能力,以O(shè)TSU的方差作為遺傳種子進(jìn)行遺傳運(yùn)算,得到核桃裂紋分割的最佳閾值,實(shí)現(xiàn)核桃表面裂紋的檢測(cè),再利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)核桃圖像中的斷點(diǎn)進(jìn)行連接。試驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn):（1）OTSU結(jié)合遺傳算法的核桃表面裂紋檢測(cè)方法的裂紋總體檢測(cè)準(zhǔn)確率為96%;（2）本研究方法在交叉熵、形狀測(cè)度維數(shù)指標(biāo)方面分別為0.0318和0.9293,高于對(duì)比的改進(jìn)分水嶺和單獨(dú)的OTSU檢測(cè)方法;（3）本研究方法檢測(cè)單幅核桃裂紋圖像的時(shí)間為0.54s,用時(shí)最短,且檢測(cè)效果最優(yōu)。 

【文章來(lái)源】：信陽(yáng)農(nóng)林學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,30(04)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

不同方法檢測(cè)核桃表面裂紋的效果對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Otsu方法燕麥清選過(guò)程中籽粒識(shí)別[J]. 燕紅文,崔清亮.  農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備. 2020(03)
[2]基于圖像二值化的柔性機(jī)構(gòu)振動(dòng)非接觸測(cè)量方法[J]. 馬天兵,王芳芳,杜菲.  科技導(dǎo)報(bào). 2020(02)
[3]A Local Contrast Fusion Based 3D Otsu Algorithm for Multilevel Image Segmentation[J]. Ashish Kumar Bhandari,Arunangshu Ghosh,Immadisetty Vinod Kumar.  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2020(01)
[4]改進(jìn)遺傳算法結(jié)合Otsu算法的大田作物分割[J]. 趙明霞,呂致,郝雅潔,史維杰,李富忠.  湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(15)
[5]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核桃外觀缺陷檢測(cè)[J]. 李成吉,張淑娟,孫海霞,陳彩虹,邢書(shū)海,趙旭婷.  現(xiàn)代食品科技. 2019(08)
[6]基于視覺(jué)的水面垃圾清理機(jī)器人目標(biāo)檢測(cè)算法[J]. 湯偉,劉思洋,高涵,陶倩.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2019(03)
[7]基于魯棒Otsu的紅外無(wú)損檢測(cè)缺陷分割算法[J]. 汪子君,邱儼睿,楊宏霄,孫磊.  紅外與激光工程. 2019(02)
[8]玉米自動(dòng)化考種過(guò)程的粘連籽粒圖像分割[J]. 張新偉,易克傳,劉向東,趙學(xué)觀,程昕昕,高連興.  中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(10)
[9]基于最大類(lèi)間方差自適應(yīng)閾值的五花肉肥瘦自動(dòng)識(shí)別方法[J]. 何秋蓉,何子亮,古萬(wàn)榮,鐘南,孫遠(yuǎn)明.  現(xiàn)代食品科技. 2018(10)
[10]核桃外部裂紋檢測(cè)方法研究[J]. 張新偉,易克傳,劉向東,趙學(xué)觀,高連興.  長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)(自科版). 2018(14)



本文編號(hào)：3410191