【摘 要】
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为实现小米品质的快速鉴评,以“豫谷18”新米和陈米为研究对象,利用工业相机采集出样本的RGB图像,通过图像处理裁剪出同样大小感兴趣区域(ROI)图像块。由于新米与陈米在颜色
【机 构】
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大连工业大学机械工程与自动化学院,单黄淮学院生物与食品工程学院
【基金项目】
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大连市科技之星项目(2017RQ128)、辽宁省自然科学基金项目(20180551017)资助.
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为实现小米品质的快速鉴评,以“豫谷18”新米和陈米为研究对象,利用工业相机采集出样本的RGB图像,通过图像处理裁剪出同样大小感兴趣区域(ROI)图像块。由于新米与陈米在颜色方面差异较大,为更好提取颜色特征,将RGB图像转换到HSV颜色空间并提取HSV颜色空间下ROI区域的色调(H)和饱和度(S)对应的中心矩特征。根据特征值的分布图,筛选出更易区分的特征,组成特征向量作为分类器的输入,建立基于支持向量机(SVM)的识别模型。通过留一校验方法进行模型的训练测试,结果表明,当选择饱和度(S)中心矩特征作为特征向
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