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基于多特征融合和水平集的碧根果品质检测

论文摘要

碧根果在生产加工过程中易酸败,误食会对人体造成多方面危害。针对此问题,提出一种基于多特征融合和水平集的碧根果品质检测方法。以薄壳碧根果为研究对象,首先,对采集的原始图像进行预处理,解决目标对象与背景区域比例不匹配问题;然后,通过改进边缘指示函数的自适应距离正则化水平集算法(Distance regularized level set evolution,DRLSE)对图像进行感兴趣区域(Region of interest,ROI)分割,最后提取图像灰度直方图统计特征、灰度共生矩阵、Tamura和局部二值模式等多特征,并进行融合分析,建立支持向量机(Support vector machine,SVM)判别模型,实现碧根果无损品质检测。试验采集了200个正常、酸败碧根果样本图像,对其进行图像酸败及多特征分析。结果表明,采用本文方法判别碧根果酸败的分类准确率高达96. 15%,在此基础上识别碧根果酸败程度,平均识别率为90. 81%。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 材料和方法
  •   1.1 试验样本
  •   1.2 核磁共振采集设备
  •   1.3 图像预处理
  •   1.4 碧根果图像酸败分析
  •   1.5 水平集分割算法
  •   1.6 图像特征提取
  •     1.6.1 灰度直方图统计特征
  •     1.6.2 灰度共生矩阵
  •     1.6.3 Tamura特征
  •     1.6.4 局部二值模式
  • 2 试验结果与分析
  •   2.1 改进的自适应DRLSE方法分割结果
  •     2.1.1 碧根果完整轮廓分割
  •     2.1.2 疑似酸败域分割
  •   2.2 碧根果酸败识别
  •   2.3 碧根果酸败程度判别
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘哲,邹小波,宋余庆,王明,苏骏

    关键词: 碧根果,水平集,多特征,支持向量机,无损检测

    来源: 农业机械学报 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏大学食品与生物工程学院

    基金: 中国博士后科学基金项目(2017M611737),国家自然科学基金面上项目(61772242,61572239)

    分类号: TS255.6;TP391.41;TP181

    页码: 348-356+364

    总页数: 10

    文件大小: 4249K

    下载量: 154

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/17cc7a61958f4fecc987893d.html