一种基于机器视觉的柑橘表面质量检测方法
为了保证柑橘质量,有必要对柑橘进行质量检测和分级。针对传统人工筛选检测成本高、效率低的问题,提出了一种基于机器视觉的智能分析方法,能够快速、准确地判别柑橘表面质量。通过对CCD采集到的图像进行预处理、目标分割、缺陷特征提取,利用支持向量机(SVM)训练缺陷样本,最后对测试样本进行模式识别。实验结果证明,通过该方法研制的柑橘检测系统可以实现无损化、智能化检测,具有良好的应用前景。
柑橘质量、机器视觉、检测、支持向量机
TP39(计算技术、计算机技术)
2014-06-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共2页
141-142