摘要：为提高吐鲁番地区无核白葡萄晾房干燥速率及品质,获取较优的晾房干燥预处理工艺,在吐鲁番高昌区克孜里土尔村开展了晾房干燥实验。晾房中挂串实验样本组设1个对照组和3个预处理组,采集干燥过程中晾房温湿度、风速、葡萄含水率及葡萄RGB图像等数据,采用Matlab软件分析葡萄RGB图像,获得外部品质特征,采用统计方法绘制无核白葡萄干燥过程中含水率和色度变化趋势图,以及对比不同预处理方式下葡萄干成品品质指标,确定了较优的晾房干燥预处理方式。结果表明:与未经预处理的对照组相比,经质量分数3.0%的促干剂预处理的无核白葡萄干燥时间缩短了6 d;干燥过程中葡萄表面色度变化较为平稳,且成品的褐变率降低了67%,绿级率提高了20.5%;综合分析各项指标,该处理优于其他预处理,最终确定其为晾房干燥较优的预处理方式;此外,实验确定橄榄油具有提高葡萄干燥绿级率的作用。

摘要：采用机器视觉技术,针对新疆无核白葡萄干的颜色特征进行分级研究,提取HIS颜色图像,采用中值滤波法滤波,采用最大类间方差法分割图像,采用形态学开运算去除二值图像中的伪目标区域,获得最佳二值图像。同时,分析色调灰度直方图和颜色矩均值直方图,确定采用H、S、I分量颜色的一阶矩、二阶矩、三阶矩作为特征值建立BP神经网络的色泽分级模型,分级准确率最高为96.42%。

摘要：使用3CCD高精度面阵相机采集新疆多个品种核桃RGB图像,设计一种自适应双阈值的Otsu法,快速、准确地分割出缺陷区域;基于分割区域的几何、纹理等20个初始特征,转换为新的9维特征向量集;以该特征集为输入,建立基于贝叶斯、BP神经网络与支持向量机的15个识别模型,对比评价其适应性,以及裂缝、碎壳、黑斑3类核桃外部缺陷的识别性能与时间。结果表明,基于径向基的支持向量机识别模型效果最好,对3类缺陷的验证集平均识别率分别为93.06%、88.31%、89.27%,对缺陷的总识别率为90.21%,平均识别时间为10-4 s级。研究成果能够用于今后核桃缺陷的在线检测与分级,同时也为坚果等其他作物品质的在线检测识别提供一定参考。