基于计算机视觉核桃质量预测方法的研究

论文摘要

为研究核桃质量在线检测的方法,以"礼品2号"核桃为样本,构建图像采集系统采集样本图像信息,对图像进行预处理、形态逻辑学算法获取样本投影面积,并建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）和多项式回归方程质量预测模型。结果表明,LS-SVM质量预测模型相关系数为0.897 4,相对误差均值为6.5%;一元二次多项式回归方程质量预测模型决定系数为0.857 207,相对误差均值为5.9%,均满足在线质量检测要求。基于计算机视觉技术实现对核桃质量的预测,为实现核桃在线分选提供理论基础。

论文目录

• 1 材料和方法
•   1.1 试验材料
•   1.2 图像采集系统及数据处理工具
• 2 结果与分析
•   2.1 图像预处理
•   2.2 样本投影面积获取
•   2.3 核桃质量预测模型建立
•     2.3.1 LS-SVM质量预测模型的建立
•     2.3.2 多项式回归方程建立
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李成吉,张淑娟,孙海霞,陈彩虹,邢书海,赵旭婷

关键词: 计算机视觉,核桃,质量,最小二乘支持向量机,多项式回归方程

来源: 农产品加工 2019年10期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

单位: 山西农业大学工学院

基金: 国家自然科学基金项目(31271973),山西省应用基础研究项目(201801D121252),晋中市科技重点研发计划(农业)项目(Y172007-4)

分类号: TS255.6;TP391.41

DOI: 10.16693/j.cnki.1671-9646(X).2019.05.040

页码: 10-13

总页数: 4

文件大小: 721K

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