基于HOG+LBP特征的油茶果壳籽自动识别方法

作     者：段宇飞 孙记委 董庚 王焱清 DUAN Yufei;SUN Jiwei;DONG Geng;WANG Yanqing

作者机构：湖北工业大学农机工程研究设计院湖北武汉430068 湖北省农机装备智能化工程技术研究中心湖北武汉430068 

基　　金：湖北省重点研发计划项目(2020BBA042) 湖北工业大学科研启动基金项目(BSQD2017076) 湖北省农机装备补短板核心技术应用攻关项目(HBSNYT202208) 

出 版 物：《现代食品科技》 (Modern Food Science and Technology)

年 卷 期：2024年第40卷第10期

页      码：270-275页

摘      要：该文利用自行搭建的油茶果壳籽分选装置采集壳籽图像,提出一种HOG和LBP特征融合的方法应用于壳籽的自动识别,实现了油茶果壳籽快速分选。将采集图像进行预处理,分割出壳籽前景图像,提取壳籽的HOG形状特征和LBP纹理特征信息,为了提升检测速率,分别采用主成分分析法(PCA)对HOG特征、LBP特征以及HOG+LBP特征进行降维,利用BP神经网络(BP)、朴素贝叶斯(NBM)、K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)等4种机器学习算法训练壳籽分类模型,并通过测试集对比各分类模型性能。实验结果表明,HOG+LBP融合特征的支持向量机分类模型识别效果最好,其训练准确率为100%,平均测试准确率为96.00%,并且特征融合后的识别准确率均高于单一特征,说明该方法对于油茶果壳籽的自动识别有效。

主 题 词：机器视觉 油茶果 降维 纹理特征 

学科分类：0832[0832] 08[工学] 080203[080203] 083202[083202] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.13982/j.mfst.1673-9078.2024.10.0864

馆 藏 号：203154838...