关于机器视觉技术的畸形秀珍菇识别.pdf

第26卷第10期 农业工程学报 、，01．26No．10 3502010年lO月 TransactionsoftheCSAE Oct．2010 基于机器视觉技术的畸形秀珍菇识别 黄星奕，姜爽，陈全胜，赵杰文 (江苏大学食品与生物工程学院，镇江212013) 摘要：提出了一种基于计算机图像处理技术的畸形秀珍菇识别方法。研究根据正常和畸形秀珍菇的形状特征，通过统 计性分析，提取了分形维数、相对位移、菌盖圆形度、菌盖形状因子、菌盖凸性率、菌盖偏心率、菌柄弯曲度等7个特 征参数。通过逐步回归筛选出分形维数、相对位移、菌盖偏心率、菌柄弯曲度等4个特征变量，并将这4个特征变量作 为输入向量，采用支持向量机模式识别方法建立畸形秀珍菇判别模型，模型的独立样本预测集实测值识别率达96．67％。 研究表明，利用机器视觉技术能很好地识别畸形秀珍菇，研究方法和结果为实现秀珍菇的在线分选提供技术支持。 关键词：识别，图像处理，支持向量机(SVM)，秀珍菇 doi：10．39698．issn．1002—6819．2010．10．058 中图分类号：TP391．41，$646文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2010)一lo-0350-05 a1．IdentificationofdefectPleurotusGeesteranusbasedon HuangXingyi，JiangShuang，ChertQuansheng，et computervision[J]． Transactionsofthe Chinesewith CSAE，2010，26(10)：350--354．(inEnglishabstract) 过模式识别方法构建畸形秀珍菇判别模型。研究优化和 0引 言 筛选的特征参数和模式识别方法为实现秀珍菇的在线分 秀珍菇是国际市场上新兴的食用菌品种，在日本和 选提供技术支持。 东南亚市场十分畅销。由于其栽培原料来源广泛，产量 1试验材料与装置 较高，同时本身含有苏氨酸、赖氨酸、亮氨酸等必需氨 基酸，具有降胆固醇、降血脂、增强免疫力以及抑制肿 1．1试验材料 瘤等医药保健作用，商业前景十分看好【l】。形状、颜色和 试验样本为江苏省镇江市产秀珍菇，共100个秀珍 大小是秀珍菇分级指标中的3种重要特征参数。在形状 菇样本，包括50个正常样本，50个畸形样本。其中畸形 特征参数中，秀珍菇畸形会影响消费者的购买心理，并 样本包括菌柄畸形样本、菌盖畸形样本以及整菇畸形样 直接影响其销售价格，例如某些地方行业标准规定特级 本，菌盖畸形主要指菌盖形状不规则或出现裂缝等造成 菇和一级菇为无畸形蒯21。因此，畸形菇分选是秀珍菇分 的畸形；菌柄畸形主要指弯曲严重的菌柄所造成的畸形， 级中的一个非常关键的步骤。当菇的菌盖形状不规则或 而整菇畸形主要指由菌柄和菌盖相对位移太大造成的畸 出现裂缝；菌柄弯曲严重；菌柄和菌盖相对位移太大则 形。 判定该秀珍菇为畸形菇。目前畸形秀珍菇主要是通过人 1．2机器视觉系统 工分选，但人工分选工作量大，工作效率低，分选准确 秀珍菇图像是由自行搭建的图像采集系统采集得到 性差。随着机器视觉技术的发展，该技术已在农产品品 的，由美国UNIQ公司的uc610CCD(chargecoupled 质自动检测和分级中得到了越来越多的应用【3～01，但利用 机器视觉技术对畸形秀珍菇的分选还未见报道。因此，