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基于机器视觉的苹果大小自动分级方法 被引量：39
1
作者 安爱琴 余泽通 王宏强 《农机化研究》 北大核心 2008年第4期163-166,共4页
介绍了采用机器视觉的苹果大小自动分级方法,利用CCD摄像机获取苹果的样本图像,应用MATLAB软件编程实现了对样本图像的背景去除、二值化、图像平滑、特征量提取和图像标定等处理,参照苹果分级的国家标准完成了苹果自动分级。试验表明,... 介绍了采用机器视觉的苹果大小自动分级方法,利用CCD摄像机获取苹果的样本图像,应用MATLAB软件编程实现了对样本图像的背景去除、二值化、图像平滑、特征量提取和图像标定等处理,参照苹果分级的国家标准完成了苹果自动分级。试验表明,此方法分级精度高,且速度快。 展开更多
关键词 园艺学 苹果自动分级 设计 机器视觉
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基于计算机视觉的苹果自动分级方法研究 被引量：14
2
作者 李聪 高海燕 袁超 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第9期293-296,共4页
研究苹果图像自动分级优化问题,传统方法采用单一特征进行分级,难以全面描述苹果状态,导致分级精度低。为提高苹果分级精度,提出计算机视觉的苹果自动分级方法。首先对计算机视觉采集的苹果图像多种特征进行提取,然后采用主成分分析对... 研究苹果图像自动分级优化问题,传统方法采用单一特征进行分级,难以全面描述苹果状态,导致分级精度低。为提高苹果分级精度,提出计算机视觉的苹果自动分级方法。首先对计算机视觉采集的苹果图像多种特征进行提取,然后采用主成分分析对特征进行选择,最后建立基于最小二乘支持向量机的苹果自动分级模型。采用苹果数据对分组方法的性能进行仿真测试,实验结果表明,相对于其它分级方法,计算机视觉方法不仅提高了苹果自动分级效率,克服了传统方法的缺陷,而且加快了苹果自动分级速度,为水果品质分级等领域提供广泛的应用前景。 展开更多
关键词 苹果自动分级 计算机视觉 特征提取 最小二乘支持向量机
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计算机视觉信息处理技术在苹果自动分级中的应用 被引量：12
3
作者 阙玲丽 《农机化研究》 北大核心 2017年第5期246-248,共3页
苹果在水果消耗中占有较大份额,对其进行分级销售可提高经济效益。在以往的苹果分级中,大都采用人工方法进行,只考虑大小、色泽方面的影响,导致分级精度低和人工消耗大。计算机系统现今已被广泛应用在精细农业中,如水果和蔬菜的自动收... 苹果在水果消耗中占有较大份额,对其进行分级销售可提高经济效益。在以往的苹果分级中,大都采用人工方法进行,只考虑大小、色泽方面的影响,导致分级精度低和人工消耗大。计算机系统现今已被广泛应用在精细农业中,如水果和蔬菜的自动收获及农产品的分级。为此,利用计算机视觉系统采集提取苹果图像,采用边缘检测、图像改善、图像二值化等图像数据处理方法对采集的图像前处理,设定等级区分参数,再依据特征参数对苹果进行自动分级。采用机器视觉进行苹果等级分离,提高了苹果分级的正确率,节省了劳动力,可以广泛地推广应用。 展开更多
关键词 计算机视觉 苹果自动分级 图像信息提取 多特征分级
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基于K-means与KNN的多特征苹果在线分级 被引量：2
4
作者 王迎超 张婧婧 +1 位作者 达新民 耿新雪 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期643-650,共8页
【目的】准确获取红富士苹果的分级指标,为实现多特征融合的苹果分级提供依据。【方法】以均值滤波、全局亮度均衡化与图像裁剪方法,预处理实验所需的苹果图像;使用K-means聚类算法、OTSU最大类间方差法,将苹果灰度图转换为二值图;利用... 【目的】准确获取红富士苹果的分级指标,为实现多特征融合的苹果分级提供依据。【方法】以均值滤波、全局亮度均衡化与图像裁剪方法,预处理实验所需的苹果图像;使用K-means聚类算法、OTSU最大类间方差法,将苹果灰度图转换为二值图;利用二值图与苹果原图的异或运算,提取苹果轮廓;采用苹果的二值图计算苹果的果实区域大小;使用颜色空间转换RGB-HSV中H通道划分果实红色区域;通过构建掩膜、形态学操作判断果体是否含有缺陷及计算其面积;构建最小外接矩形计算苹果的果径及果形;利用KNN分类算法实现多特征融合的苹果在线自动分级。【结果】基于K-means聚类与KNN分类相结合的苹果在线分级方法,在优于传统图像阈值分割效果的基础上,特级果分级准确率为97.14%,一级果分级准确率为100%,二级果分级准确率为93.75%,等外果分级准确率为100%,综合分级准确率达到97%。【结论】100个苹果测试准确率达到97%,验证了该分级方法的可行性与准确性。 展开更多
关键词 多特征融合 苹果自动分级 K-MEANS OTSU KNN
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基于计算机视觉信息处理技术的苹果自动分级研究 被引量：4
5
作者 苏欣 《农机化研究》 北大核心 2017年第6期242-244,共3页
随着社会经济的快速发展和人们消费水平不断的提高,消费者在购买苹果时对其品质的要求也越来越高。在传统农产品加工作业中,导致分级精度低和劳动生产率低。利用计算机视觉信息处理技术,依据主特征参量对苹果进行自动分级,相较于传统的... 随着社会经济的快速发展和人们消费水平不断的提高,消费者在购买苹果时对其品质的要求也越来越高。在传统农产品加工作业中,导致分级精度低和劳动生产率低。利用计算机视觉信息处理技术,依据主特征参量对苹果进行自动分级,相较于传统的苹果等级人工分离方法,不仅提高了苹果等级分离的正确率,且极大地节约了劳动力。 展开更多
关键词 苹果自动分级 计算机视觉 信息处理 特征提取 多特征
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图像形态学在苹果自动分级视觉信息处理中的应用——以果梗判别与边缘检测为例 被引量：3
6
作者 胡涛 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2007年第6期1866-1867,共2页
首先指出果梗判别在苹果自动分级系统中的研究意义;进而列出4种有代表性的判别果梗的方法;在此基础上提出了利用图像形态学可以更好地判别果梗,同时还能检测边缘;最后对该算法进行了系统评估,并为提高处理速度进行了改进。
关键词 苹果自动分级 果梗判别 边缘检测
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