农业机械学报

作者：刘哲,邹小波,宋余庆,王明,苏骏

单位：江苏大学,江苏大学,江苏大学,江苏大学,江苏大学,

关键词：碧根果; 水平集; 多特征; 支持向量机; 无损检测

基金：中国博士后科学基金项目（2017M611737）和国家自然科学基金面上项目（61772242、61572239）

碧根果在生产加工过程中易酸败，误食会对人体造成多方面危害。针对此问题，提出一种基于多特征融合和水平集的碧根果品质检测方法。以薄壳碧根果为研究对象，首先，对采集的原始图像进行预处理，解决目标对象与背景区域比例不匹配问题；然后，通过改进边缘指示函数的自适应距离正则化水平集算法（Distance regularized level set evolution, DRLSE）对图像进行感兴趣区域（Region of interest, ROI）分割，最后提取图像灰度直方图统计特征、灰度共生矩阵、Tamura和局部二值模式等多特征，并进行融合分析，建立支持向量机（Support vector machine, SVM）判别模型，实现碧根果无损品质检测。试验采集了200个正常、酸败碧根果样本图像，对其进行图像酸败及多特征分析。结果表明，采用本文方法判别碧根果酸败的分类准确率高达96.15%，在此基础上识别碧根果酸败程度，平均识别率为90.81%。

来源：2019年第12期

《农业机械学报》期刊编辑部

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