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文檔簡介
1、隨著食品安全問題的頻繁發(fā)生,許多國家都建立了符合各國國情的食品安全追溯系統(tǒng)。目前我國在建設(shè)蔬菜類可追溯系統(tǒng)的過程中,關(guān)于蔬菜種類信息采集方面存在一些問題,如蔬菜種類信息的準(zhǔn)確性、蔬菜種類名稱的標(biāo)準(zhǔn)化和蔬菜種類識別的商品化等。為了解決這些在可追溯系統(tǒng)中由人工建立蔬菜種類信息檔案時(shí)造成的問題,提出了蔬菜種類自動(dòng)識別分類的方法研究。
本文以生活中常見的二十種蔬菜為研究對象,以機(jī)器視覺技術(shù)為理論基礎(chǔ),對蔬菜圖像的預(yù)處理、分割、特征提取
2、、分類器設(shè)計(jì)等方面進(jìn)行了研究。主要研究內(nèi)容如下:
(1)根據(jù)研究需求,本文設(shè)計(jì)了蔬菜種類識別的檢測系統(tǒng),主要包括硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)。其中硬件系統(tǒng)由照明系統(tǒng)和圖像采集系統(tǒng)組成,而軟件系統(tǒng)主要由圖像采集、圖像處理與分析、訓(xùn)練和識別四個(gè)模塊組成。
(2)本文在蔬菜圖像的預(yù)處理方面,先采用雙邊濾波對圖像樣本進(jìn)行去噪,再通過比較自適應(yīng)直方圖均衡算法(AHE)和限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡算法(CLAHE)對圖像的增強(qiáng)效果,選擇后
3、者對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理;在圖像分割方面,針對蔬菜圖像中的復(fù)雜背景,提出一種新的分割算法,即顯著性區(qū)域檢測FT算法與大津閾值算法OTUS的結(jié)合,并取得了滿意的效果。
(3)針對各類蔬菜自身所特有的屬性,本文從顏色、形狀、紋理三方面進(jìn)行相應(yīng)的特征提取。顏色特征方面,在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上,提出兩種新的提取算法,即顏色指紋和HS-MD相關(guān)法;形狀特征方面,主要從圖像的邊界和區(qū)域兩方面提取了8個(gè)特征值;紋理特征提取方面,主要針對葉類蔬菜用灰
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