基于机器视觉的甜瓜成熟度判别研究

摘要：

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模型判别速度更高.研究为甜瓜智能化分级分选系统的研发提供了理论支持.

关键词：机器视觉、甜瓜、PCA、PCA-LS-SVM

分类号：S233.5(农业机械化)

资助基金：山西省高等学校科技创新项目;山西省优秀博士来晋工作奖励资金科研项目;博士科研启动项目

在线出版日期：2020-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：19-22,25