文献类型：期刊文章

作　　者：李聪[1] 高海燕[2] 袁超[1]

机构地区：[1]河南农业大学理学院,河南郑州450002 [2]华北水利水电学院数学与信息科学学院,河南郑州450011

出　　处：《计算机仿真》

年　　份：2012

卷　　号：29

期　　号：9

起止页码：293-296

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD_E2011_2012、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：研究苹果图像自动分级优化问题,传统方法采用单一特征进行分级,难以全面描述苹果状态,导致分级精度低。为提高苹果分级精度,提出计算机视觉的苹果自动分级方法。首先对计算机视觉采集的苹果图像多种特征进行提取,然后采用主成分分析对特征进行选择,最后建立基于最小二乘支持向量机的苹果自动分级模型。采用苹果数据对分组方法的性能进行仿真测试,实验结果表明,相对于其它分级方法,计算机视觉方法不仅提高了苹果自动分级效率,克服了传统方法的缺陷,而且加快了苹果自动分级速度,为水果品质分级等领域提供广泛的应用前景。

关 键 词：苹果自动分级  计算机视觉 特征提取 最小二乘支持向量机

分 类 号：TP391.41]