摘要：为了从混合的饱满红枣和干瘪红枣中识别出干瘪红枣,首先分析了颜色空间模型的特性,选择灰度图、RGB颜色空间模型的R分量、L＊a＊b＊颜色空间模型的a＊分量,并使用不同的梯度算子作为对比;然后通过形态学运算、逻辑运算去除异常梯度,进行梯度归一化变换;最后采用归一化的梯度直方图作为红枣表面的纹理特征表示方法,并计算其梯度分布不均匀性作为判别准则。利用12通道红枣分选机采集240幅饱满与202幅干瘪红枣图像作为样本图像。实验结果表明,采用简单梯度算子对L＊a＊b＊模型的a＊分量提取纹理信息效果最好,误判率为0.83%,正确识别率高达99.01%。

关键词：红枣 机器视觉 识别 梯度分布不均匀性 

单位：中国科学院微电子研究所; 北京100029; 江苏物联网研究发展中心; 无锡214135; 中国科学院大学; 北京100049