【摘 要】
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苹果梗蒂和缺陷的识别是苹果自动检测中的难点,两者的误分类会造成苹果质量等级的误判。介绍了一个基于机器视觉的苹果质量自动评价系统。通过梗蒂识别、缺陷分割,确定缺陷区
【机 构】
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杭州科技职业技术学院,浙江大学计算机学院
【基金项目】
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浙江省教育厅科研项目(Y200804724)
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苹果梗蒂和缺陷的识别是苹果自动检测中的难点,两者的误分类会造成苹果质量等级的误判。介绍了一个基于机器视觉的苹果质量自动评价系统。通过梗蒂识别、缺陷分割,确定缺陷区域并移除梗蒂区域,形成新的兴趣区域;提取统计、纹理和几何特征,采用Pearson特征相关性分析和SFFS特征选择,删除冗余特征;采用模糊KNN分类器在富士苹果进行试验,得到的平均识别正确率为83%。这项技术可以用于苹果包装流水线作业,也可用于类似的农产品外观质量检测。
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