精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)的應(yīng)用-基于視覺技術(shù)的果蔬分選裝置_第1頁
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)的應(yīng)用-基于視覺技術(shù)的果蔬分選裝置_第2頁
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)的應(yīng)用-基于視覺技術(shù)的果蔬分選裝置_第3頁
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)的應(yīng)用-基于視覺技術(shù)的果蔬分選裝置_第4頁
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文檔簡介

目錄工作原理1拍攝裝置2分選流程3圖像特征提取4以球形果蔬進行分類與分級的分選識別為例。分選關(guān)鍵在于提取圖像有效特征和分類器的設(shè)計。采用顏色矩、Zernike矩和灰度共生矩陣特征，將所提取到的特征進行線性組合，構(gòu)成組合特征向量。分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機進行果蔬分類器的設(shè)計。一、工作原理首先建立球形果蔬圖像數(shù)據(jù)庫，球形果蔬拍攝裝置，如圖所示。在一定的光源和設(shè)置參數(shù)條件下，經(jīng)USB接口直接輸入PC機。二、拍攝裝置由有經(jīng)驗的果農(nóng)將統(tǒng)一采購來的蘋果、番茄等果蔬分為一等、二等、三等，每類每個等級分別由人工分選出10枚樣本。然后采用上述拍攝裝置獲取圖像。并給出部分采集到的水果彩色圖像二、拍攝裝置三、分選流程對于訓(xùn)練圖像，分別提取顏色矩，Zernike矩，灰度共生矩陣特征，然后進行特征組合，將組合特征放入果蔬特征數(shù)據(jù)庫，利用分類器進行訓(xùn)練；對于測試圖像，提取同樣的組合特征，通過分類器分類，得到分選類別。請插入圖片（見教程）顏色矩特征提?。簣D像顏色特征能對圖像色彩信息進行有效的表達(dá)。四、圖像特征提取Zernike矩特征提?。簽閷D像集進行精確分類，需提取圖像旋轉(zhuǎn)和尺度不變性的形狀特征，且特征應(yīng)有足夠的辨別能力和噪聲敏感度。四、圖像特征提取灰度共生矩陣統(tǒng)計特征提?。夯叶裙采仃嚹鼙磉_(dá)圖像的局部不規(guī)則但宏觀

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