| 基于图像处理与改进SVM的苹果多特征融合分级方法 |
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| 引用本文： | 林海波,卢元栋,丁荣诚,修玉峰.基于图像处理与改进SVM的苹果多特征融合分级方法[J].山东农业科学,2022(6):141-149. |
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| 作者姓名： | 林海波 卢元栋 丁荣诚 修玉峰 |
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| 作者单位： | 青岛理工大学机械与汽车工程学院 |
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| 基金项目： | 山东省重点研发计划项目(2018GNC112011)； |
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| 摘 要： | 为实现苹果准确分级，我们提出了基于图像处理与改进SVM(支持向量机)的苹果多特征融合分级方法。该方法主要分为图像预处理、背景分割、特征提取以及改进SVM的多特征融合分级四部分。首先，利用同态滤波算法改善采集的苹果图像质量；其次，将图像转换至HLS空间，使用Qtsu算法分割背景，利用形态学处理去除果梗及表面缺陷区域，利用Canny算法提取苹果轮廓；然后，提取苹果的大小、形状、颜色、缺陷、纹理5个特征；最后，利用交叉验证法优化SVM中的惩罚因子，建立多特征融合分级模型，并通过Fisher计算各指标的权重。本试验分别选取146、61个被明确划分等级的苹果样本进行训练、测试，结果表明，该分级方法的准确率达96.72%,可实现高精确度的苹果自动化分级。
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| 关 键 词： | 苹果 自动化分级 图像处理 改进SVM 多特征融合 |
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