夏青
- 作品数：3 被引量：53H指数：3
- 供职机构：华中农业大学工学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家现代农业产业技术体系建设项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 破损花菇机器视觉检测技术被引量：9
- 2014年
- 为实现基于机器视觉技术的破损花菇自动检测,研究了基于曲线演化和花菇边缘灰度分析的破损检测方法以及破损花菇在线检测系统。去除花菇背景,跟踪花菇边缘,得到花菇边缘坐标曲线,对此曲线的内外部进行曲线演化,并计算内外部演化曲线与原始花菇边缘曲线接近的点的个数(Nin、Nout),以此参数可判定花菇的破损状况;利用形态学腐蚀的方法对花菇边缘进行采样,从采样灰度序列中提取均值(μ)、方差(ρ)、平均波峰宽度(Lp)和最大波峰宽度(Lmax)4个破损特征参数,进而使用模式识别的方法分析此4个破损特征参数,得出花菇的破损状况。结合曲线演化和边缘灰度分析的结果联合判断花菇的破损状况。对180个花菇样本进行测试,得出最终破损识别率为88.33%,检测速度为98个/min。
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- 关键词：花菇机器视觉
- 基于机器视觉的花菇分选技术被引量：20
- 2014年
- 为了实现花菇的自动分选,设计了一种基于机器视觉的花菇分选系统,并提出了相应的算法。针对花菇分选中花菇的菇柄长度、形状类别和菌盖面积这3个重要分选指标,提出了一种曲线结构特征分析的分选方法。跟踪花菇边界并计算曲率,根据边界上点运动变化模式判断曲线凹凸性,利用曲线类半径识别并定位菇柄的位置。使用极坐标意义下的线性插值重建去除菇柄的菌盖边界曲线,在重建曲线基础上提取9种形状特征参数和1个大小特征参数,利用主成分分析法从9个形状参数中提取相应的3个主分量,以这3个主分量作为输入,构建K近邻分类器作为形状分选模型。结合花菇的菇柄识别情况、形状等级和大小等级共同判定花菇的最终等级。试验表明,菇柄识别正确率为91.4%,且菇柄识别能显著提高形状分选的准确率,最终形状分选正确识别率可达95.6%,花菇等级分选正确率为92.2%。
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- 关键词：花菇机器视觉分选特征提取
- 基于纹理分析的香菇品质分选方法被引量：27
- 2014年
- 为了实现天白花菇、白花菇、茶花菇和光面菇这4种类型香菇的分选,研究了多种菌盖纹理模型以及各个模型参量的融合,并设计了整个香菇类型自动分选系统。首先从香菇菌盖中截取合适大小的纹理区域,利用灰度直方图统计,灰度共生矩阵(grey level co-occurrence matrix),高斯马尔科夫随机场(Gauss Makov Random Field)模型和分形维数模型从该区域中共提取23个纹理特征参数。然后使用顺序前向搜索法对各个模型特征数据进行融合,从中得出6个简约特征。最后构建K近邻分类器作为香菇类别分类器并对提取后的简约特征进行分类。试验结果表明,香菇类型分选模型的分选正确率可达到93.57%,利用香菇菌盖纹理对香菇进行类型分类是可行的。
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- 关键词：机器视觉纹理分选花菇
