基于纹理和颜色特征的甜瓜缺陷识别.pdf

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基于纹理和颜色特征的甜瓜缺陷识别农业机械学报王书志张建华冯全引言在水果品质自动分级中,梗蒂与缺陷在计算机图像处理过程中容易混淆,因此,对梗蒂和缺陷进行识别分类是关键问题,国内外学者为此开展了大量研究。取岢隽瞬捎煤诎咨阆裢坊谄还图像灰度的缺陷检测方法;徐娟等⋯提出了利用形态学识别梗蒂的方法;应义斌等∞。提出了黄花梨果面缺陷检测方法;何东健等进行了果实缺陷面积的计算机视觉测定研究;李庆中等”芯苛嘶诜形特征的水果缺陷快速识别方法;冯斌等’酶里叶算子识别水果缺陷;蒋益女等¨。结合纹理分析和迪至似还5俸腿毕莸氖侗稹R延醒芯都没有对甜瓜缺陷作系统的分类。,兰州;泄┮荡笱Чぱг海本仕嗯┮荡笱Чぱг海贾【摘要】为了提高硬皮甜瓜缺陷分类的正确率,提取基于纹理和颜色的综合特征,采用支持向量机分类器构造了甜瓜缺陷的自动检测系统。对甜瓜图像可疑区进行了纹理分析,提取灰度共生矩阵的鎏卣鞑问较实验得出,对比度和角二阶矩霾问蕴鸸瞎系佟⒒ㄝ唷⒉辽撕兔贡溆忻飨缘目汕中浴T诳梢汕蛏咸崛×由、至考捌渌闶踉怂阕槌傻盅丈卣鳎ü笛樯秆〕种具有较好区分性的颜色特征。实验结果表明,由这些优选出的纹理与颜色特征组成的综合特征及支持向量机分类器对甜瓜缺陷的识别正确率达到关键词:甜瓜缺陷检测纹理特征颜色特征支持向量机中图分类号:籗文献标识码:文章编号:—.,,疭琣瓼,,,收稿日期:——修回日期:—一·西北民族大学中青年科研基金资助项目—作者简介:王书志,副教授,主要从事电子信息技术研究,甿簑甤通讯作者:冯全。教授,主要从事信息处理技术研究,:.琋琇瓹珻珿,,
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笛椴牧嫌敕椒鸸贤枷馠预处理梢汕蚍指頗特征提取J绞侗餱梢汕虻奶卣魈崛∮敕掷本文对甜瓜的瓜蒂和花萼韵录虺苨、缺陷进行分类,其中缺陷又细分为擦伤和霉变,擦伤是甜瓜受外力而表皮受损,可食用,而霉变是甜瓜内部果肉腐烂引起,不可食用。由于梗蒂与缺陷的相似性,本研究提取纹理特征和颜色特征组成综合特征,结合支持向量机设计甜瓜缺陷分类器。实验材料实验甜瓜的品种是红金宝,由市场采购,甜瓜上的霉变是采购存放一段时间后自然产生的。实验设备由计算机视觉检测系统、光电触发电路与机械传输带组成。计算机视觉系统包含光照箱、光源、摄像头、图像采集卡、计算机。其中,光照箱是的自制木板立方箱体;光源为蛋壮愕疲直鸸潭ㄔ诠庹障个角;摄像头为—高分辨彩色摄像机畲蠓直媛饰植啃惺涑鍪保畲笾∑悼筛叽。痵,支持外触发功能枷癫杉ㄎ狾彩色采集卡;计算机为机/砥鳎内存。实验方法设计了针对甜瓜的瓜蒂、花萼和缺陷的区分方法,首先对采集到的一帧甜瓜图像预处理,将甜瓜从背景中分割出来;然后运用算法对甜瓜进行可疑区域⑷毕萸分割;在可疑区域上提取灰度共生矩阵,并计算出灰度纹理特征;颜色特征的计算也是在可疑区域上进行的;最后采用支持向量机分类器进行模式识别,如图尽图像预处理与可疑区域分割甜瓜图像采集时,其大小设定为素。图像预处理由灰度变换、快速中值滤波、背景分割、形态学开运算组成。灰度变换把彩色甜瓜图像进行灰度化处理,便于提高图像处理速度。由于是在可控的均匀照明环境中,背景分割采用全局阈值法,可以快速将甜瓜从背景中分割出来。形态学开运算即先进行腐蚀运算,再进行膨胀运算,其作用是平滑甜瓜边缘,消除甜瓜内部小空洞。在分割后的甜瓜区域上采用算法