新疆农业科学
新疆農業科學
신강농업과학
XINJIANG AGRICULTURAL SCIENCES
2014年
10期
1862-1868
,共7页
李俊伟%郭俊先%胡光辉%刘军%虞飞宇
李俊偉%郭俊先%鬍光輝%劉軍%虞飛宇
리준위%곽준선%호광휘%류군%우비우
机器视觉%单粒葡萄%回归分析%二次判别分析%质量%果径%分级
機器視覺%單粒葡萄%迴歸分析%二次判彆分析%質量%果徑%分級
궤기시각%단립포도%회귀분석%이차판별분석%질량%과경%분급
machine vision techniques%single grape%regression analysis%quadratic discriminant analysis%weight%size%grading
[目的]采用机器视觉技术,针对新疆无核白和红提单粒葡萄的质量和果径大小进行预测和分级研究.[方法]在不同的颜色特征空间模型,预处理原始图像,采用最大类间方差法分割目标区域;采用数学形态学方法去除二值图像中部分果梗及噪声点,获得最佳二值图像;基于二值图像,分析获取单粒葡萄的几何特征;最后,分别采用一元线性回归法和偏最小二乘回归法预测单粒葡萄的质量和果径,采用二次判别分析法对单粒葡萄的质量和果径进行分级.[结果]利用短轴与果形指数特征相结合建立的偏最小二乘回归模型可有效预测单粒葡萄的质量和果径,预测决定系数达到0.98和0.945;基于该特征组合的二次判别分析法可用于单粒葡萄的质量和果径分级,准确率超过85％.[结论]机器视觉技术能够较准确预测单粒葡萄的质量和果径,并能对质量和果径进行分级.
[目的]採用機器視覺技術,針對新疆無覈白和紅提單粒葡萄的質量和果徑大小進行預測和分級研究.[方法]在不同的顏色特徵空間模型,預處理原始圖像,採用最大類間方差法分割目標區域;採用數學形態學方法去除二值圖像中部分果梗及譟聲點,穫得最佳二值圖像;基于二值圖像,分析穫取單粒葡萄的幾何特徵;最後,分彆採用一元線性迴歸法和偏最小二乘迴歸法預測單粒葡萄的質量和果徑,採用二次判彆分析法對單粒葡萄的質量和果徑進行分級.[結果]利用短軸與果形指數特徵相結閤建立的偏最小二乘迴歸模型可有效預測單粒葡萄的質量和果徑,預測決定繫數達到0.98和0.945;基于該特徵組閤的二次判彆分析法可用于單粒葡萄的質量和果徑分級,準確率超過85％.[結論]機器視覺技術能夠較準確預測單粒葡萄的質量和果徑,併能對質量和果徑進行分級.
[목적]채용궤기시각기술,침대신강무핵백화홍제단립포도적질량화과경대소진행예측화분급연구.[방법]재불동적안색특정공간모형,예처리원시도상,채용최대류간방차법분할목표구역;채용수학형태학방법거제이치도상중부분과경급조성점,획득최가이치도상;기우이치도상,분석획취단립포도적궤하특정;최후,분별채용일원선성회귀법화편최소이승회귀법예측단립포도적질량화과경,채용이차판별분석법대단립포도적질량화과경진행분급.[결과]이용단축여과형지수특정상결합건립적편최소이승회귀모형가유효예측단립포도적질량화과경,예측결정계수체도0.98화0.945;기우해특정조합적이차판별분석법가용우단립포도적질량화과경분급,준학솔초과85％.[결론]궤기시각기술능구교준학예측단립포도적질량화과경,병능대질량화과경진행분급.
