【摘 要】
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病虫害是骏枣缺陷检测的一项重要内容,易受表面皱褶影响而不易识别,为此提出了一种基于彩色分量和图像形态学的骏枣病虫害检测方法。首先获取病虫害枣各彩色空间图像,在各彩
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病虫害是骏枣缺陷检测的一项重要内容,易受表面皱褶影响而不易识别,为此提出了一种基于彩色分量和图像形态学的骏枣病虫害检测方法。首先获取病虫害枣各彩色空间图像,在各彩色空间截取正常区域图像1幅、病虫害区域图像4幅,统计图像各彩色分量的灰度均值、灰度变换范围及标准差,计算骏枣正常区域与病虫害区域的灰度均值之差,进行彩色分量筛选,结果为RGB的R分量、CMY的C分量、I1I2I3的I2分量、HSV的S分量和V分量。采用自适应阈值法和图像形态学方法,分割出完整的病虫害。取84粒骏枣样本试验,其中病虫害枣61粒,无病虫害枣23粒,检测结果为:CMY的C分量最优,病虫害识别准确率98%,误判率0。试验证明,该方法基本满足骏枣分级精度的要求。
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