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农业与技术 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (17): 42-45.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20220915011

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基于图像处理与SVM的核桃仁多特征融合分级方法

颜旭 王应彪 张兆顺 李帅奇 张超宇   

  1. 西南林业大学机械与交通学院,云南昆明650224
  • 出版日期:2022-09-15 发布日期:2022-09-15
  • 作者简介:颜旭(1996-),男,硕士在读。研究方向:图像处理研究;通讯作者王应彪(1981-),男,博士,副教授。研究方向:农业机械化工程研究。
  • Online:2022-09-15 Published:2022-09-15

摘要: 为了实现云南地区核桃仁的品质检测与分级,本文提出基于图像处理与SVM的核桃仁多特征融合分级方法。该方法由对核桃仁图像预处理操作、特征提取以及支持向量机的多特征融合分级3个部分组成。为了保证核桃仁颜色特征和形状特征提取的正确率,对拍摄到的每一幅图像进行灰度化、二值化、形态学处理,获得平滑二值图像。在此基础上,提取核桃仁B、G、R3通道的颜色特征以及面积、周长、长宽比、矩形度、圆形度5个 形状特征,结合SVM建立多特征融合分级模型。结果表明:圆形度、面积、周长3个形状特征与R通道颜色特征的组合模型表现最好,分类正确率达94%。

关键词: 机器视觉;核桃仁;颜色特征;形状特征

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