基于机器视觉的甜瓜成熟度判别研究

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为了满足甜瓜自动加工分选的需求,提高甜瓜分拣的效率,采用机器视觉技术对甜瓜进行成熟度判别研究。采集"新甜"甜瓜3个不同成熟度阶段的图像。首先,通过RGB色彩模型和灰度共生矩阵(GLCM)分析、计算甜瓜颜色及纹理特征,然后基于全部特征值和经主成分优选后特征值,建立PLS-LS-SVM预测模型。结果表明,经主成分优选后建立的PCA-LS-SVM预测模型效果最好,综合判别准确率为100%。基于全特征值建立的PLS模型和经主成分优选后建立的PCA-PLS模型综合判别准确率均为97.96%,但是PCA-PLS
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