基于机器视觉的苹果质量等级识别方法的研究

摘要

苹果梗蒂和缺陷的识别是苹果自动检测中的难点,两者的误分类会造成苹果质量等级的误判.介绍了一个基于机器视觉的苹果质量自动评价系统.通过梗蒂识别、缺陷分割,确定缺陷区域并移除梗蒂区域,形成新的兴趣区域;提取统计、纹理和几何特征,采用Pearson特征相关性分析和SFFS特征选择,删除冗余特征;采用模糊KNN分类器在富士苹果进行试验,得到的平均识别正确率为83%.这项技术可以用于苹果包装流水线作业,也可用于类似的农产品外观质量检测.