摘要:提出了一种基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷与果梗一花萼在线识别方法。以富士苹果为研究对象,首先在线采集苹果的RGB图像和NIR图像,并分割NIR图像获得苹果二值掩模;其次利用亮度校正算法对R分量图像进行亮度校正,并分割校正图像获得缺陷候选区(果梗、花萼和缺陷);然后以每个候选区域为掩模,随机提取其内部7个像素的信息分别代表所在候选区的特征,将7组特征送入AdaBoost分类器进行分类、投票,并以最终投票结果确定候选区的类别。实验结果表明,该算法检测速度为3个/s,满足分选设备的实时性要求,且总体正确识别率达95.7%。
关键词:苹果缺陷 机器视觉 亮度校正 adaboost在线识别
单位:上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室 上海200240 北京市农林科学院北京农业智能装备技术研究中心 北京100097
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