基于颜色分割与GA-SVM的花生表皮破损识别

申志超; 赵志衡; 卢雷; 孙磊; 罗思婕; 胡琦渊

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基于颜色分割与GA-SVM的花生表皮破损识别

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传统农作物色选方法以设定颜色阈值为主,具有分类准确率较低、泛化能力较差等缺点,本研究提出基于颜色分割的预处理与遗传算法优化支持向量机参数的花生表皮破损识别算法.根据花生表皮的破损情况将花生分为完好花生及表皮破损花生2类,在不同光照条件下构建了含有多个品种的花生图像数据集.对花生图像提取方向梯度直方图特征,利用支持向量机对花生图像进行分类.为提高分类准确率,在RGB颜色空间基于支持向量机对彩色花生图像进行颜色分割预处理;同时采用软间隔非线性支持向量机模型,并基于遗传算法对模型参数进行寻优.综合优化后的算法在训练集上对花生图像分类时的准确率达到96.88％,在测试集上的准确率达到100％,测试时平均每张花生图像耗时5.6 ms.仿真测试结果表明本文构建的花生表皮破损识别算法对花生品种及光照变化等干扰有较好的鲁棒性,且算法不依赖于人的经验,泛化能力强,具有良好的应用前景.

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来源
《中国粮油学报》 |2021年第3期|140-147|共8页
作者
申志超; 赵志衡; 卢雷; 孙磊; 罗思婕; 胡琦渊;
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作者单位

哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨 150001;

哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨 150001;

哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨 150001;

上海安西机械制造有限公司上海 201109;

哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨 150001;

哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨 150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
颜色分割; 遗传算法; 方向梯度直方图特征; 软间隔非线性支持向量机; 破损识别;

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