【摘 要】
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使用3CCD高精度面阵相机采集新疆多个品种核桃RGB图像,设计一种自适应双阈值的Otsu法,快速、准确地分割出缺陷区域;基于分割区域的几何、纹理等20个初始特征,转换为新的9维特
【机 构】
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新疆农业大学机械交通学院,新疆阿克苏市农牧机械管理局
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使用3CCD高精度面阵相机采集新疆多个品种核桃RGB图像,设计一种自适应双阈值的Otsu法,快速、准确地分割出缺陷区域;基于分割区域的几何、纹理等20个初始特征,转换为新的9维特征向量集;以该特征集为输入,建立基于贝叶斯、BP神经网络与支持向量机的15个识别模型,对比评价其适应性,以及裂缝、碎壳、黑斑3类核桃外部缺陷的识别性能与时间.结果表明,基于径向基的支持向量机识别模型效果最好,对3类缺陷的验证集平均识别率分别为93.06％、88.31％、89.27％,对缺陷的总识别率为90.21％,平均识别时间为10-4 s级.研究成果能够用于今后核桃缺陷的在线检测与分级,同时也为坚果等其他作物品质的在线检测识别提供一定参考.
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