基于图像处理与SVM的核桃仁多特征融合分级方法

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

所属期刊栏目：42

分类号：S375(农产品收获、加工及贮藏)

在线出版日期：2022-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-45