基于C-SVM的碎米检测算法研究

摘要

提出了一种基于支持向量机(C-SVM)区分整精米和碎米的方法,首先对大米图像进行阈值分割、平滑处理等图像预处理,并根据大米的粒形特点,提取米粒的面积、周长等6个形态特征,利用Orange Canvas数据挖掘软件对C-SVM中核函数参数进行预判,最终选择线性核函数的C-SVM作为分类器进行分类.对8组大米样本图像进行碎米测试,可达到较好的分类效果.试验结果表明,线性核函数的支持向量机对精整米与碎米识别分类准确率为95.6％.