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基于机器视觉与支持向量机的核桃外部缺陷判别分析方法: 收藏
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引用; 《食品科学》2015年第20期36卷 211-217页; 作者：刘军郭俊先帕提古丽.司拉木史建新张学军黄华新疆农业大学机械交通学院新疆乌鲁木齐830052 新疆阿克苏市农牧机械管理局新疆阿克苏843000; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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