【摘 要】
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花生因其成分丰富,广泛应用于食品和工业等相关领域。然而,受气候及其它外界环境等因素影响,花生在收获、运送以及储存中,会发生虫蛀、破损以及霉变的情况。常用花生仁分选方法有人工挑选和色选机分选,但二者均有较为明显的缺点。计算机视觉技术具有无损坏、效率高等优点,在农业领域中有着广泛应用。本文利用计算机视觉技术对花生仁的外观品质进行检测研究,提出了一种基于主成分分析法（Principal Componen
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花生因其成分丰富,广泛应用于食品和工业等相关领域。然而,受气候及其它外界环境等因素影响,花生在收获、运送以及储存中,会发生虫蛀、破损以及霉变的情况。常用花生仁分选方法有人工挑选和色选机分选,但二者均有较为明显的缺点。计算机视觉技术具有无损坏、效率高等优点,在农业领域中有着广泛应用。本文利用计算机视觉技术对花生仁的外观品质进行检测研究,提出了一种基于主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）优化特征参数,并将麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）与支持向量机（Support Vector Machines,SVM）结合的花生仁识别方法,实现表皮完好、破损和霉变花生仁分类的同时提高了识别效率和准确率,最后完成花生仁大小分级方法的研究及在线分级系统设计。本文所开展的具体研究内容如下:（1）花生仁图像预处理方法研究。通过试验选择均值偏移算法对花生仁图像进行平滑降噪处理;基于分量法提取B通道图作为灰度处理图;再利用直方图阈值分割法实现花生仁目标和背景分离;最后通过外接矩形法截取单个去背景花生仁图像。（2）花生仁的颜色和纹理特征提取算法研究及数据降维处理。基于HSV空间提取H、S、V各分量的颜色特征;对纹理特征提取区域进行裁剪及灰度变换,并基于灰度共生矩阵法提取花生仁的灰度纹理特征;将提取的颜色和纹理特征参数利用主成分分析法进行降维处理。（3）构建一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机的花生仁分类模型。通过引进麻雀搜索算法对支持向量机的核半径和惩罚因子进行参数优化,构造SSA-SVM分类模型,较于传统的SVM识别准确率提高1.66%。将降维前后的特征参数分别输入SSA-SVM分类模型进行试验,二者识别准确率均达98.33%,但降维后模型迭代时间缩短29.1%。（4）花生仁大小分级方法研究及软件系统设计。对图像边缘进行扩充、填充、裁剪操作去除图像边缘不完整花生仁;对比选取面积作为花生仁分级的特征参数,利用K-mean聚类算法确定各级的分级基准,与人工分级结果对比,准确率达92.5%。基于MFC库开发可视化花生仁大小分级系统图形界面,通过操作界面即可实现花生仁图像读取、处理及结果显示的功能。
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