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摘要
针对香蕉内部果肉缺陷难以预测的问题,运用机器视觉技术对香蕉果皮与果肉进行图像识别,对识别参数进行数据拟合得到果肉缺陷的预测模型。将采集到的图像灰度化并进行滤波去噪,通过双阀值二值化和形态学分析对图像进行识别处理,提取香蕉果皮、香蕉果肉、香蕉果皮黑斑与香蕉果肉缺陷。计算提取区域的像素点总数,将其作为区域面积。分别用香蕉果皮总面积/香蕉果肉总面积与果皮黑斑面积/果肉缺陷面积之比来定义香蕉果皮黑斑度与果肉缺陷度。运用多项式拟合法,根据训练样本得出果肉缺陷预测函数,对预测函数进行残差分析。通过预测模型对香蕉划分等级,总准确率达到88.9%,与通过香蕉果皮进行等级划分其他方法相比,试验所得模型的预测准确率较高,表明通过香蕉果肉进行预测的方法具有一定的优越性。
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