領(lǐng)學術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為實現(xiàn)整串紅提的緊實度無損檢測和分級，提出基于機器視覺檢測的分級方法，通過工業(yè)攝像頭采集新鮮紅提串的彩色（red green and blue，RGB）和近紅外圖像，對整串紅提RGB圖像的三通道進行提取，采用歸一化GB色差法提取紅提圖像中的果梗，運用形態(tài)學重構(gòu)及局部亮度極大值方法定位紅提串中的各個果粒中心，同時提取每串紅提的質(zhì)心，選取果梗面積、紅提果粒個數(shù)與果串面積之比、紅提果粒與紅提質(zhì)心距離之和與果粒個數(shù)之比等特征參數(shù)，分別建立基于線性判別分析、集成學習算法和支持向量機的緊實度分類模型，經(jīng)檢驗支持向量機模型分類效果最佳，應用該模型對130 串紅提進行緊實度檢測和分類，分級正確率94.6%。結(jié)果表明該方法可為后續(xù)葡萄品質(zhì)及產(chǎn)量預測提供參考。
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