机器视觉和电子鼻融合的番茄成熟度检测方法

摘要

目的:探索机器视觉与电子鼻融合法在果蔬成熟度检测中的应用能力,实现番茄不同成熟度的检测。方法:基于机器视觉和电子鼻采集系统,提出了一种基于多源信息融合的番茄成熟度检测方法。以机器视觉筛选出的6个颜色特征和电子鼻筛选出的10个气味特征为基础,建立番茄成熟度检测的最小二乘支持向量机模型。通过试验对融合方法和单一方法进行对比分析,验证了该方法的可行性。结果:与单一检测方法相比,多源融合方法提高了番茄成熟度识别、番茄硬度和番茄红素预测的准确性。结论:多源融合方法在一定程度上提高了果蔬成熟度的检测能力。