基于机器视觉的大枣表面缺陷检测
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作者:
作者单位:

(陕西科技大学机电工程学院,陕西 西安 710021)

作者简介:

王春普,男,陕西科技大学在读硕士研究生。

通讯作者:

文怀兴(1957—),男,陕西科技大学教授,博士生导师,博士。E-mail:wenhx@sust.cn

中图分类号:

基金项目:

陕西省科学技术研究与发展计划项目(编号:2016NY-158)


Detection of the Chinese Jujube surface defects by machine vision
Author:
Affiliation:

(Department of Mechanical and Electrical Engineering, Shaanxi University of Science and Technology, Xian, Shaanxi 710021, China)

Fund Project:

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    摘要:

    以中国灵武长枣为试验对象,采用Halcon12.0视觉处理软件,通过支持向量机的方法,在HSI颜色空间中提取H分量的均值、方差作为颜色特征值。通过试验选择高斯核函数,当核函数为0.2,正则常数为0.005时达到较好的分级效果,准确率达到94.6%,大大提高了大枣无损在线检测效率,降低了劳动强度和成本。

    Abstract:

    Based on LingWu jujube as experimental object, used the Halcon12.0 visual processing software by the method of support vector machine (SVM) in IHS color space to extract the mean value and mean variance of H component as the color eigenvalues. Selected the gaussian kernel function by the experiments. When the kernel parameter was 0.2, and the regular constant was 0.005, the accuracy rate was 94.6%, which greatly improved the efficiency of nondestructive on-line detection, decreased the labor cost and labor intensity, and eliminated the scruple on the accuracy of on-line detection for jujube to processors. It has large research significance in fruit grading.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王春普,文怀兴,王俊杰.基于机器视觉的大枣表面缺陷检测[J].食品与机械,2019,(7):168-171.
WANGChunpu, WENHuaixing, WANGJunjie. Detection of the Chinese Jujube surface defects by machine vision[J]. Food & Machinery,2019,(7):168-171.

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  • 收稿日期:2018-05-06
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  • 在线发布日期: 2022-11-25
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