基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷在线识别

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张保华

作者： 张保华;黄文倩;李江波;赵春江;刘成良;黄丹枫

作者机构：

关键词： 苹果缺陷;机器视觉;亮度校正;AdaBoost;在线识别;果梗-花萼

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2014 年 45 卷 06 期

页码： 221-226

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 提出了一种基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷与果梗-花萼在线识别方法。以富士苹果为研究对象,首先在线采集苹果的RGB图像和NIR图像,并分割NIR图像获得苹果二值掩模;其次利用亮度校正算法对R分量图像进行亮度校正,并分割校正图像获得缺陷候选区(果梗、花萼和缺陷);然后以每个候选区域为掩模,随机提取其内部7个像素的信息分别代表所在候选区的特征,将7组特征送入AdaBoost分类器进行分类、投票,并以最终投票结果确定候选区的类别。实验结果表明,该算法检测速度为3个/s,满足分选设备的实时性要求,且总体正确识别率达95.7%。

分类号： TP391.41

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