图像分类算法在酒花图像分类中的研究

"摘酒"是白酒生产的重要工艺环节,现有的摘酒方法依然沿用传统的人工操作模式。摘酒工需要熟知不同酒花的特点和其对应的酒精度范围,对白酒进行分类,"看花摘酒"完全依赖摘酒工的个人经验,且容易出现人为误差等,造成产品质量不稳定。为了改善这一现状,提出采用机器视觉代替人眼的思想对不同特点的酒花进行分类。首先采用图像处理技术对原始图像进行图像滤波,hog特征提取,然后对不同类别的酒花选取适当的样本作为分类的参考,运用核支持向量机(KSVM)对数据进行分类实验,对白酒酒花的分类结果达到90%。为进一步实现自动化摘酒提供理论支持。