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基于I-RELIEF和SVM的畸形马铃薯在线分选

文献类型： 中文期刊

作者： 张保华 1 ; 黄文倩 1 ; 李江波 1 ; 赵春江 1 ; 刘成良 1 ; 黄丹枫 1 ;

作者机构： 1.上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室;北京农业智能装备技术研究中心

关键词： 机器视觉;马铃薯分选;傅立叶描述子;在线检测;支持向量机

期刊名称： 吉林大学学报(工学版)

ISSN： 1671-5497

年卷期： 2014 年 06 期

页码： 1811-1817

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 在提取的RGB图像的R分量图像上提取二值图像和边界图像,计算马铃薯图像的偏心度、矩形度、圆形度以及边界图像的10个傅立叶描述子等共计13个形状特征。其次把样本的形状特征输入到I-RELIEF模块中,求出各个形状特征在分类中的影响程度,即各自权值。然后把带权值的样本形状特征输入到支持向量机算法模块中进行训练,从而得到分类器。最后用分类器实现畸形马铃薯的在线分选。试验结果表明:该方法每秒钟可以检测4个马铃薯,可以满足分选设备的实时性要求,并且畸形马铃薯的识别率高达98.1%。

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