基于机器视觉的香蕉果肉缺陷预测方法

张铮; 熊盛辉; 王孙强; 胡凌辉

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基于机器视觉的香蕉果肉缺陷预测方法

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摘要

针对香蕉内部果肉缺陷难以预测的问题,运用机器视觉技术对香蕉果皮与果肉进行图像识别,对识别参数进行数据拟合得到果肉缺陷的预测模型.将采集到的图像灰度化并进行滤波去噪,通过双阀值二值化和形态学分析对图像进行识别处理,提取香蕉果皮、香蕉果肉、香蕉果皮黑斑与香蕉果肉缺陷.计算提取区域的像素点总数,将其作为区域面积.分别用香蕉果皮总面积/香蕉果肉总面积与果皮黑斑面积/果肉缺陷面积之比来定义香蕉果皮黑斑度与果肉缺陷度.运用多项式拟合法,根据训练样本得出果肉缺陷预测函数,对预测函数进行残差分析.通过预测模型对香蕉划分等级,总准确率达到88.9％,与通过香蕉果皮进行等级划分其他方法相比,试验所得模型的预测准确率较高,表明通过香蕉果肉进行预测的方法具有一定的优越性.

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来源
《食品与机械》 |2020年第7期|150-154|共5页
作者
张铮; 熊盛辉; 王孙强; 胡凌辉;
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作者单位

湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068;

湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068;

湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068;

湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
香蕉; 机器视觉; 缺陷预测; 多项式拟合;

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