領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
使用3CCD高精度面陣相機采集新疆多個品種核桃RGB圖像，設(shè)計一種自適應(yīng)雙閾值的Otsu法，快速、準確地分割出缺陷區(qū)域；基于分割區(qū)域的幾何、紋理等20 個初始特征，轉(zhuǎn)換為新的9 維特征向量集；以該特征集為輸入，建立基于貝葉斯、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機的15 個識別模型，對比評價其適應(yīng)性，以及裂縫、碎殼、黑斑3 類核桃外部缺陷的識別性能與時間。結(jié)果表明，基于徑向基的支持向量機識別模型效果最好，對3 類缺陷的驗證集平均識別率分別為93.06%、88.31%、89.27%，對缺陷的總識別率為90.21%，平均識別時間為10－4 s級。研究成果能夠用于今后核桃缺陷的在線檢測與分級，同時也為堅果等其他作物品質(zhì)的在線檢測識別提供一定參考。
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