【摘 要】
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为了对鹅肉肉色进行更加快速、客观的评定,搭建了可见光图像采集系统,获取了98 个新鲜鹅肉RGB 图像.首先应用过阈值分割方法去除背景,获取颜色的有效判别部位,鹅胸脯肌肉区域
【机 构】
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江西农业大学工学院,江西南昌 330045
【出 处】
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中国农业工程学会电气信息与自动化专委会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会
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为了对鹅肉肉色进行更加快速、客观的评定,搭建了可见光图像采集系统,获取了98 个新鲜鹅肉RGB 图像.首先应用过阈值分割方法去除背景,获取颜色的有效判别部位,鹅胸脯肌肉区域的图像,然后通过对该图像进行颜色空间转换提取肉色参数(L*、a*、b*),最后以归一化后的肉色参数作为特征向量,应用支持向量机建立了肉色评定模型.结果表明,训练集和测试集的准确率分别为89.0625％和79.4118％,为鹅肉肉色快速、客观的在线评定打下了良好的基础.
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