【摘 要】
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利用机器视觉技术,从"定性"和"定量"两方面进行了番茄内部品质预测方法的研究.首先设计开发了番茄图像采集机器视觉系统,可分别从3个不同高度:0.5m、1m、1.5m 和6个不同方向:上、下、左、右、前、后采集番茄图像.视觉系统利用4个卤素灯作为光源,内部亮度恒定为600lx.然后收集了68个不同生长阶段的番茄样本,样本根据是颜色从未成熟阶段(绿色)到成熟阶段(红色)被分为了5个等级.在利用开发的机
【机 构】
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中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京,中国 100083 东京农工大学农学部
【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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利用机器视觉技术,从"定性"和"定量"两方面进行了番茄内部品质预测方法的研究.首先设计开发了番茄图像采集机器视觉系统,可分别从3个不同高度:0.5m、1m、1.5m 和6个不同方向:上、下、左、右、前、后采集番茄图像.视觉系统利用4个卤素灯作为光源,内部亮度恒定为600lx.然后收集了68个不同生长阶段的番茄样本,样本根据是颜色从未成熟阶段(绿色)到成熟阶段(红色)被分为了5个等级.在利用开发的机器视觉系统采集了番茄样本的图像之后,通过RGB色彩模型、L*a*b*色彩模型和灰度共生矩阵(GLCM)计算番茄图像特征值,并将其输入BP神经网络,对糖度、酸度、氨基酸含量和水分含量共4 种番茄内部品质进行预测.在"定量"预测中,分别建立了每种内部品质的预测模型.结果表明,酸度与图像特征之间的相关系数最高为0.536,定量预测精度还有待进一步提高.在"定性"预测中,利用BP神经网络,通过番茄内部属性含量的不同组合值预测番茄生长阶段,对隐层节点数和训练函数这两个重要的网络参数进行优化.试验中使用40 个样本作为训练集建立模型,使用28个样本作为测试集,其中22个样本预测正确,结果表明利用机器视觉方法预测番茄内部品质具有较好应用前景.
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