基于图像处理与改进SVM的苹果多特征融合分级方法

作者：林海波^*; 卢元栋; 丁荣诚; 修玉峰

来源：山东农业科学, 2022, 54(06): 141-149.

DOI：10.14083/j.issn.1001-4942.2022.06.020

• 苹果
• 自动化分级
• 图像处理
• 改进SVM
• 多特征融合

为实现苹果准确分级，我们提出了基于图像处理与改进SVM(支持向量机)的苹果多特征融合分级方法。该方法主要分为图像预处理、背景分割、特征提取以及改进SVM的多特征融合分级四部分。首先，利用同态滤波算法改善采集的苹果图像质量；其次，将图像转换至HLS空间，使用Qtsu算法分割背景，利用形态学处理去除果梗及表面缺陷区域，利用Canny算法提取苹果轮廓；然后，提取苹果的大小、形状、颜色、缺陷、纹理5个特征；最后，利用交叉验证法优化SVM中的惩罚因子，建立多特征融合分级模型，并通过Fisher计算各指标的权重。本试验分别选取146、61个被明确划分等级的苹果样本进行训练、测试，结果表明，该分级方法的准确率达96.72%,可实现高精确度的苹果自动化分级。

• 单位
  青岛理工大学