基于机器视觉葡萄叶片还原糖含量的检测系统

摘要：

[目的]针对传统农业生产中,测定葡萄叶片还原糖的方法效率低、成本高的问题,本文提出了基于机器视觉的葡萄叶片还原糖含量的检测系统.[方法]通过对田间葡萄叶片进行采集,以光谱化学实验方法测得的葡萄叶片还原糖含量为基础,利用LabVIEW和MATLAB软件平台开发了一种葡萄叶片还原糖含量的检测系统.采用颜色一阶矩、二阶矩和灰度共生矩阵的综合特征参数来提取葡萄叶片颜色和纹理特征,并将该特征向量作为输入向量构建以径向基为核函数的支持向量机(SVM)分类器模型,利用SVM 分类模型对采集到的480幅葡萄叶片进行实例分析.[结果]该系统测试结果正确率达88.125%,颜色和纹理各特征分量与还原糖含量之间具有高度相关性.[结论]本系统测试结果精度高,耗时短,系统工作稳定,为农田葡萄叶片含糖量的测定提供了有效的检测手段,对提高田间农作物实时测试效率具有重要意义.

关键词：葡萄叶片、颜色矩、灰度共生矩阵、支持向量机、MATLAB、还原糖

所属期刊栏目：38

分类号：TP339(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61164001

在线出版日期：2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：57-63