【摘要】：蘋果在線分級是提升蘋果商品化價值的重要環(huán)節(jié),需要同時滿足分級準(zhǔn)確度和速度要求。為進(jìn)一步提高蘋果在線分級效率,該文借助機(jī)器視覺技術(shù)動態(tài)采集蘋果傳輸過程中的實時圖像,提出改進(jìn)的三層Canny邊緣檢測算法來提取蘋果輪廓以克服采集圖像中的光線噪聲影響,通過分析蘋果分級指標(biāo),采用判別樹對蘋果的果徑、缺陷面積、色澤等特征進(jìn)行初步分級判斷,并采用粒子群參數(shù)優(yōu)化的支持向量機(jī)對果形、果面紋理、顏色分布等特征進(jìn)行模型構(gòu)建與分級,最后,通過將兩種分級判斷結(jié)果進(jìn)行決策融合來實現(xiàn)樣本精確分級。同時,采取圖像壓縮和特征降維方法提高實時性。試驗結(jié)果表明,基于圖像特征決策融合的蘋果分級準(zhǔn)確率可達(dá)到95%,平均分級速率可達(dá)到4個/s。研究結(jié)果為水果的在線分級提供參考。

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本文編號：2721659