基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法

作     者：王富春 李军 张润浩 任静 宋怀波 Wang Fuchun;Li Jun;Zhang Runhao;Ren Jing;Song Huaibo

作者机构：柳州职业技术学院机电工程系广西柳州545006 西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 

基　　金：国家"863计划"项目(2013AA10230402) 中央高校基本科研业务经费项目(QN2011031) 陕西省自然科学基金项目(2014JQ3094) 西北农林科技大学本科生优质课程建设项目(2012) 

出 版 物：《农机化研究》 (Journal of Agricultural Mechanization Research)

年 卷 期：2015年第37卷第6期

页      码：189-193页

摘      要：利用近红外光谱技术进行苹果霉心病的无损检测是目前的主流方法,其光谱与霉心病的病变程度密切相关。为了实现苹果霉心病病变程度的精确测量,设计并实现了一种基于计算机视觉的苹果霉心病病变程度测量方法。首先,基于Otsu算法,利用果实区域与背景反差较大的特点,实现果实、病变与背景区域的分割,并对分割图像进行区域填充等预处理操作;然后,针对分割后包含病变的苹果图像,运用Otsu算法进行二次分割,分别提取腐烂病斑区域与整个苹果区域的面积;最后,计算出病变区域的比例,得到其病变程度。为了验证算法的有效性,利用多幅图像进行了测试,并与利用Photoshop手工选取的实际病斑面积进行了对比。试验结果表明,利用该方法得到的腐烂程度误检率为8.87%,可以有效地实现苹果霉心病病变程度的测量。

主 题 词：苹果霉心病 病变程度 病斑分割 计算机视觉 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 082804[082804] 08[工学] 081104[081104] 0828[工学-建筑类] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.13427/j.cnki.njyi.2015.06.046

馆 藏 号：203587720...