脐橙外部品质计算机视觉检测技术研究
根据脐橙的特点和分级要求,运用计算机视觉和模式识别技术来实现脐橙的自动检测与分级。采用中值滤波和线性低通滤波技术对原始图像进行快速平滑处理,通过设置蓝色分量、色调、饱和度的阈值,提出了一种快速准确的阈值分割方法,有效地去除了图像背景；根据脐橙的分级标准,确定果实横径、果形、表面缺陷、色泽与着色率等为脐橙分级的特征参数；通过BP人工神经网络建立了特征参数与脐橙等级之间的关系模型,通过试验验证,其预测准确率达到86％以上.结果表明,研究对实现脐橙的自动分级具有实用价值,对提高脐橙在国内外市场上的竞争能力有重要意义。
计算机视觉检测 脐橙 自动分级 人工神经网络 阈值分割 关系模型
刘国敏 刘木华 邹猛
江西农业大学工学院,南昌,330045 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室,长春,130025
国内会议
第一届国际计算机及计算技术在农业中的应用研讨会暨第一届中国农村信息化发展论坛
武夷山
中文
122-128
2007-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）