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基于机器视觉技术的畸形秀珍菇识别
引用本文:黄星奕,姜 爽,陈全胜,赵杰文.基于机器视觉技术的畸形秀珍菇识别[J].农业工程,2010(10):350-354.
作者姓名:黄星奕  姜 爽  陈全胜  赵杰文
作者单位:江苏大学食品与生物工程学院,镇江 212013;江苏大学食品与生物工程学院,镇江 212013;江苏大学食品与生物工程学院,镇江 212013;江苏大学食品与生物工程学院,镇江 212013
基金项目:江苏省青蓝工程资助项目, 江苏省自然基金(BK2007087)
摘    要:提出了一种基于计算机图像处理技术的畸形秀珍菇识别方法。研究根据正常和畸形秀珍菇的形状特征,通过统计性分析,提取了分形维数、相对位移、菌盖圆形度、菌盖形状因子、菌盖凸性率、菌盖偏心率、菌柄弯曲度等7个特征参数。通过逐步回归筛选出分形维数、相对位移、菌盖偏心率、菌柄弯曲度等4个特征变量,并将这4个特征变量作为输入向量,采用支持向量机模式识别方法建立畸形秀珍菇判别模型,模型的独立样本预测集实测值识别率达96.67%。研究表明,利用机器视觉技术能很好地识别畸形秀珍菇,研究方法和结果为实现秀珍菇的在线分选提供技术支

关 键 词:识别,图像处理,支持向量机(SVM),秀珍菇

Identification of defect Pleurotus Geesteranus based on computer vision
Huang Xingyi,Jiang Shuang,Chen Quansheng and Zhao Jiewen.Identification of defect Pleurotus Geesteranus based on computer vision[J].Agricultural Engineering,2010(10):350-354.
Authors:Huang Xingyi  Jiang Shuang  Chen Quansheng and Zhao Jiewen
Abstract:An identification method was developed to automatically recognize defect Pleurotus Geesteranus based on computer image processing technology. Seven feature parameters were extracted acording to investigation of shapes of Pleurotus Geesteranus, which were
Keywords:identification  image processing  support vector machines(SVM)  Pleurotus Geesteranus
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