【摘 要】
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如何对采集到的草莓图像进行分割和如何选取评定草莓等级的特征参数是草莓自动分拣系统的2个重要环节。该研究利用草莓R、G、B通道明显的像素差值来分割目标和背景,并且选取
【基金项目】
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大学生创新创业训练项目(201210674030)
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如何对采集到的草莓图像进行分割和如何选取评定草莓等级的特征参数是草莓自动分拣系统的2个重要环节。该研究利用草莓R、G、B通道明显的像素差值来分割目标和背景,并且选取草莓的形状特征和成熟度作为草莓评级的特征参数,综合运用机器视觉、神经网络等理论方法,通过实验数据统计,建立极坐标下草莓外形轮廓特征参数及颜色空间下成熟度特征参数的提取方法,以人工神经网络为识别模型,实现对草莓的自动分类。实验结果表明,该方法对草莓的自动分级结果与人工分级结果相比较,准确率达到90%,具有实际的可行性。
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