基于多特征的蘋果外觀分類分級(jí)技術(shù)研究.pdf

1、作為世界第一大蘋果生產(chǎn)國(guó)，我國(guó)水果產(chǎn)后處理技術(shù)落后、自動(dòng)化分級(jí)篩選能力低下。雖然產(chǎn)量很高但是仍然無(wú)法在國(guó)際市場(chǎng)上取得可觀的經(jīng)濟(jì)效益。為此，改善蘋果產(chǎn)后處理?xiàng)l件，提高蘋果自動(dòng)化分級(jí)水平是我國(guó)蘋果以及其它農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)的必然需求。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的迅速發(fā)展，采用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)蘋果外觀品質(zhì)分級(jí)的技術(shù)日趨成熟，具有速度快、精度高、無(wú)損檢測(cè)、減少人工勞力和統(tǒng)一化標(biāo)準(zhǔn)等優(yōu)點(diǎn)，漸漸取代了人工分級(jí)、機(jī)械式分級(jí)等傳統(tǒng)的蘋果分級(jí)方法。
　　本文調(diào)查了

2、過(guò)去20多年(90年代至今)國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于蘋果分級(jí)技術(shù)的研究工作，其中包括蘋果單特征分級(jí)、蘋果多特征綜合分級(jí)以及其他農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)?；谇叭搜芯?jī)?nèi)容，本文提出并實(shí)現(xiàn)了一種新的蘋果外觀多特征分級(jí)方法:研究中共采集了80個(gè)蘋果樣本的圖像（每個(gè)蘋果樣本采集四幅圖像），首先采用單應(yīng)性變換(homography)方法對(duì)原始圖像進(jìn)行圖像校正，然后在HIS顏色空間下利用S分量對(duì)蘋果圖像采用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割，通過(guò)邊緣檢測(cè)方法提取出目標(biāo)蘋果輪廓，并

3、提取出蘋果圖像的大小、形狀、顏色和缺陷等四類特征;針對(duì)蘋果樣本的多特征分級(jí)，本文首先基于缺陷特征將20個(gè)缺陷樣本分為二等果和等外果;然后采用熵權(quán)法計(jì)算出其余60個(gè)非缺陷蘋果樣本的大小、形狀和顏色特征的綜合權(quán)重，結(jié)合固定權(quán)重的K-means聚類算法將蘋果樣本聚為四類（優(yōu)等果、一等果、二等果和等外果），并求出各個(gè)等級(jí)的聚類中心點(diǎn)。通過(guò)對(duì)比待分級(jí)蘋果樣本的特征值與四個(gè)聚類中心點(diǎn)之間的歐氏距離可實(shí)現(xiàn)蘋果的多特征分級(jí)。
　　研究結(jié)果表明，本