基于机器视觉和支持向量机的缺陷枣识别研究

摘要：

红枣的颜色是红枣分选分级的重要外在品质指标之一.在枣的干制过程中易形成油头枣、浆头枣、霉烂枣,这三类枣是红枣中最常见的缺陷枣,它们整体或局部颜色偏暗、偏黑.本研究在HIS颜色空间中,提取H的均值和均方差作为红枣的颜色特征值,利用支持向量机识别缺陷枣,识别准确率可以达到96.2％,支持向量机识别缺陷枣的性能优于人工神经网络的识别性能.

关键词： 红枣 图像处理 支持向量机 机器视觉

作者: 赵杰文 刘少鹏 邹小波

作者单位: 江苏大学,食品与生物工程学院,江苏镇江,212013

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国农业机械学会2006年学术年会

会议地点: 江苏镇江

会议语种:中文

页码: 1338-1341

在线出版日期: 2006-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）