基于机器视觉和SVM的花椒外观品质检测
为了避免在花椒外观质量评定中采用人眼感观评价,提出了基于机器视觉和SVM的花椒外观品质检测方法。构建了花椒外观品质机器视觉检测硬件系统,包括微机、CCD慑像机、镜头、光源、电机、托盘、光照箱、图像采集卡、单片机等。利用LIBSVM建立了花椒外观品质检测SVM分类模型,并在MATLAB2008a环境中开发了花椒外观品质计算机视觉检测系统,实现了对椒籽率、闭眼率、果皮率和果穗梗率指标值的自动检测。实验结果表明,对椒籽、果穗梗识别误差率为9.09%、11.76%,闭眼及果皮识别误差率分别为50%、-4.04%。
机器视觉 外观品质检测 花椒 果皮识别 误差率
杨镇宇 祝诗平
西南大学工程技术学院,重庆 400716
国内会议
桂林
中文
402-405
2009-11-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)