| 基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷在线识别 |
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| 引用本文： | 张保华,黄文倩,李江波,赵春江,刘成良,黄丹枫.基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷在线识别[J].农业机械学报,2014,45(6):221-226. |
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| 作者姓名： | 张保华 黄文倩 李江波 赵春江 刘成良 黄丹枫 |
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| 作者单位： | 上海交通大学;北京市农林科学院;北京市农林科学院;北京市农林科学院;上海交通大学;北京市农林科学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（31301236）、国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2013AA100307）和2012年北京市农林科学院博士后基金资助项目 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷与果梗-花萼在线识别方法。以富士苹果为研究对象,首先在线采集苹果的RGB图像和NIR图像,并分割NIR图像获得苹果二值掩模;其次利用亮度校正算法对R分量图像进行亮度校正,并分割校正图像获得缺陷候选区(果梗、花萼和缺陷);然后以每个候选区域为掩模,随机提取其内部7个像素的信息分别代表所在候选区的特征,将7组特征送入AdaBoost分类器进行分类、投票,并以最终投票结果确定候选区的类别。实验结果表明,该算法检测速度为3个/s,满足分选设备的实时性要求,且总体正确识别率达95.7%。
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| 关 键 词： | 苹果缺陷 机器视觉 亮度校正 AdaBoost 在线识别 果梗-花萼 |
| 收稿时间： | 2013/5/18 0:00:00 |
On-line Identification of Defect on Apples Using Lightness Correction and AdaBoost Methods |
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| Zhang Baohu,Huang Wenqian,Li Jiangbo,Zhao Chunjiang,Liu Chengliang and Huang Danfeng.On-line Identification of Defect on Apples Using Lightness Correction and AdaBoost Methods[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2014,45(6):221-226. |
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| Authors: | Zhang Baohu Huang Wenqian Li Jiangbo Zhao Chunjiang Liu Chengliang and Huang Danfeng |
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| Institution: | Shanghai Jiao Tong University;Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences;Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences;Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences;Shanghai Jiao Tong University;Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences |
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