基于机器视觉的脐橙品质在线分级检测系统

摘要：

针对脐橙自动分级检测中存在正确识别率偏低、实时性不强的问题,提出一种综合特征提取方法:在对图像颜色模型进行转换后,用H分量图像提取脐橙的大小特征;S分量图像通过背景分割、边缘灰度补偿、整体亮度变换后提取脐橙的果面缺陷特征;采用R、G、R-G 3个分量的均值和标准差提取脐橙的颜色特征.以脐橙的大小特征、果面缺陷特征和颜色特征为支持向量机(Support vector machine,SVM)的试验输入向量,进行脐橙分级检测试验,以实现提高脐橙自动分级正确识别率和增强实时.试验结果表明:该SVM分类器对脐橙分级的正确识别率为91.5％,处理时间为160 ms,适合于实时环境下的分级检测.

关键词：机器视觉、亮度补偿、支持向量机、脐橙

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61273282

在线出版日期：2016-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：112-118