基于外部特征參數(shù)的番茄分級方法研究.pdf

1、番茄分級是指按照一定的質(zhì)量和規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)，分成不同的質(zhì)量等級，然后根據(jù)質(zhì)量等級確定其收購和銷售價(jià)格的一種制度措施。根據(jù)我國番茄分級體系中，番茄的果重與大小是基本的級別判定依據(jù)。本研究利用機(jī)器視覺技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)，提取的番茄的外部特征參數(shù)和常見的表面缺陷部位RGB圖像，建立番茄表面缺陷識(shí)別、大小識(shí)別和果重預(yù)測模型，為實(shí)現(xiàn)番茄的表面缺陷、果重與大小自動(dòng)識(shí)別和分級提供理論依據(jù)和技術(shù)基礎(chǔ)。主要研究內(nèi)容和結(jié)果如下:
　　 (1)搭建并完

2、善機(jī)器視覺系統(tǒng)，選擇合適的背景，采集番茄樣本的圖像，結(jié)合分析二值圖像和彩色圖像，利用圖像局部識(shí)別、圖像增強(qiáng)、灰度化調(diào)節(jié)等操作，提取出番茄中的花萼、果臍、腐爛以及機(jī)械傷等部位的RGB圖像，選擇番茄表面缺陷的識(shí)別指標(biāo)中R、G、B值的大小以及提取部位的性質(zhì)參數(shù)值metric作為主要識(shí)別依據(jù)，建立了番茄常見表面缺陷識(shí)別模型。結(jié)果表明，對果臍的識(shí)別正確率達(dá)96.1％，花萼識(shí)別正確率達(dá)100％，番茄側(cè)面與背面識(shí)別正確率為100％，腐爛果的識(shí)別正確率

3、為91.3％，機(jī)械傷部分的識(shí)別正確率是82.3％。
　　 (2)采用Matlab平臺(tái)構(gòu)建算法，利用數(shù)學(xué)形態(tài)運(yùn)算及圖像局部性質(zhì)運(yùn)算等構(gòu)成的識(shí)別算法，對番茄樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取番茄圖像投影面積、輪廓周長、最大內(nèi)接圓直徑和最小外接圓直徑外部特征參數(shù)，分別建立番茄果重與4個(gè)特征參數(shù)之間的一元線性、二階多項(xiàng)式、冪指和多元線性預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用多元線性預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果最佳，其決定系數(shù)R2為0.9267，標(biāo)準(zhǔn)差S.E為4.32。

4、利用檢驗(yàn)樣本對預(yù)測模型進(jìn)行實(shí)證，預(yù)測果重與實(shí)際果重的絕對誤差均值為3.260 g，相對誤差均值為1.535％。按照國標(biāo)進(jìn)行果重分級，果重分級正確率達(dá)91.1％。
　　 (3)《中華人民共和國農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)》(NY/T940-2006)中對番茄等級規(guī)格所做的規(guī)定，以番茄橫徑作為劃分規(guī)格的指標(biāo)，將番茄大小等級分為大、中、小和櫻桃番茄，建立番茄最大橫徑與等效直徑d1的回歸方程，通過回歸分析得到二者的相關(guān)系數(shù)為0.9592，因此選擇等效直