【摘 要】
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针对花生米品质分级问题,研究基于机器视觉技术的分选方法。图像采集及预处理后,利用RGB模型及HIS模型提取颜色特征,灰度共生矩阵提取纹理特征,并根据这2类特征来识别品质等
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针对花生米品质分级问题,研究基于机器视觉技术的分选方法。图像采集及预处理后,利用RGB模型及HIS模型提取颜色特征,灰度共生矩阵提取纹理特征,并根据这2类特征来识别品质等级为第三级的花生米。根据第一级和第二级花生米的形状特点,提出矩形度、对称度Ⅰ、对称度Ⅱ这3个特征用来区分这2个等级的花生米。最后应用逻辑回归及费舍尔判别方法完成分选。实验结果表明,算法分级效果较好,总体精度为93.91%,Kappa系数达到0.8992,能较好地满足花生米品质分级的需求,说明利用机器视觉技术对花生米品质进行分级是可行的。
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