基于图像特征融合的苹果在线分级方法.pdf

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基于图像特征融合的苹果在线分级方法

第 33 卷 第 1 期 农 业 工 程 学 报 Vol.33 No.1 2017 年 1 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jan. 2017 285 基于图像特征融合的苹果在线分级方法 黄 辰,费继友※ (大连交通大学机械工程学院,大连 116028) 摘 要:苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在 线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层 Canny 边缘检测算法来提取 苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特 征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级, 最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级。同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性。 试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到 95%,平均分级速率可达到 4 个/s。研究结果为水果的 在线分级提供参考。 关键词:图像处理;支持向量机;机器视觉;苹果分级;决策融合;三层 Canny;特征分析 doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.01.039 中图分类号:TP391.4 文献标志码:A 文章编号:1002-6819(2017)-01-0285-07 黄 辰,费继友 . 基于图像特征融合的苹果在线分级方法[J]. 农业工程学报,2017,33(1):285-291. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.01.039 Huang Chen, Fei Jiyou. Online apple grading based on decision fusion of image features[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(1): 285-291. (in Chinese with English abstract) doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.01.039 0 引 言 随着机器视觉技术的发展,近年来国内外研究人员 对图像处理在水果质量检测等方面取得深入进展[1-4]。目 前,主要是按尺寸、颜色、形状以及表面缺陷等特征进 行水果质量评估[5-10]。朱坚民等[11]分析了颜色和形状特 征,结合灰色关联分析和模糊隶属的方法,利用总匹配 度提高了水果识别的准确率。近期,机器学习的引入,大 大提升了水果分级检测的自动化水平。例如,支持向量 机以其良好的分类性能应用于苹果的自动分拣和分级系 统中[12]。Bhatt 等[13]建立了一个基于人工神经网络的苹果 质量自动分类系统,针对颜色、尺寸和损伤等进行分析, 具有较好性能。 借助机器视觉进行在线分级检测是水果实现自动化 生产和商品化处理的重要环节[14]。但是,水果分级检测 大多在室内环境中进行,光线噪声严重影响着视觉检测 的准确性。因此,在检测过程中需要重点克服光线噪声 的影响。另外,由于同一水果品种的形状等特征差别细 微,精细化水果分级难度较大。目前多数对苹果分级检 测的研究由于图像检测速度较慢,因此难以实现在线检 测[15- 16]。为满足苹果检测分级系统的实际应用需求,对准 收稿日期:2016-06-27 修订日期:2016-10-24 基金项目:国家自然科学基金资助项目;国家科技支撑计划 (2015BAF20B02)。 作者简介:黄 辰,女,辽宁营口人,工程师,博士生,主要从事运动控制研 究。大连 大连交通大学机械工程学院,116028。Email:huangchen054@163.com ※通信作者:费继友,男,吉林松原人,教授,博士生导师,主要从事现代测试 技术研究。大连 大连交通大学机械工程学院,116028。Email:fjy@ 确率和检测速

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