大米色选中的光源选择与模式分类方法研究

目前,国内广泛使用的大米色选机一般用日光灯作为光源,光能不能长期稳定;当光能变化或更换待选大米种类时,需要工程师手动设置参数;各种杂质的分选效果也不一致.针对这些问题,采用稳定性与方向性更好的高亮度发光二极管(LED)代替日光灯管作为色选机光源,并对不同颜色的LED光源进行了比较.实验证明,在蓝色LED光源下可以一次性分检出各种异色粒和杂质,分选效果较好;同时,还在色选机中应用了根据含杂比自动调节动态阈值的方法,提高了色选机的自动化程度.     

基于支持向量机的苹果颜色分级

为了克服苹果颜色分级中存在的误差大等缺点,提出了一种新颖的智能分级方法.设计了基于支持向量机的苹果颜色分级系统,即利用计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度作为颜色特征;依据支持向量机理论,选取径向基函数作为核函数,采用"一对多"的方法构造多类分类机;将苹果的色度特征作为分类机的输入样本,对苹果进行分级.对大量样本进行分级仿真试验,结果表明,该方法分级正确率很高.将支持向量机应用于苹果颜色分级切实可行且效果显著.