| 基于C-SVM的碎米检测算法研究 |
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| 引用本文： | 梁诗华,林毅鑫,何金成.基于C-SVM的碎米检测算法研究[J].湖北农业科学,2016(20):5368-5371. |
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| 作者姓名： | 梁诗华 林毅鑫 何金成 |
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| 作者单位： | 福建农林大学机电工程学院,福州,350002 |
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| 基金项目： | 福建省自然科学基金项目(2010J01272)，福建省福建农林大学现代农业装备及自动化创新平台项目(612014017) |
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| 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%。
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| 关 键 词： | 碎米 特征提取 Orange Canvas C-SVM |
The Algorithm Research of Broken Rice Detection Based on C-SVM |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | broken rice feature extraction Orange Canvas C-SVM |
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