基于机器视觉的枸杞分级方法

针对目前传统的枸杞分级主要采用人工方法,费时费力且效率不高的缺点,提出了一种基于机器视觉技术对枸杞进行自动分类的方法。采用数字图像处理技术对枸杞图像进行了预处理、分割,从而提取枸杞的色泽、大小及形状等特征参数;用K-means算法对特征进行聚类,得到枸杞相应等级的基准;根据聚类分析得到的基准采用最小距离分类器对枸杞进行分级。实验结果表明,该方法能够准确快速地对不同色泽和大小的枸杞进行分类。

基于分水岭和区域面积加权的粘连枸杞分级方法

针对枸杞分级过程中出现的粘连枸杞分级效率不高、准确性低的缺点,提出了一种基于形态学分水岭和区域面积加权的粘连枸杞分级方法。对粘连的枸杞图像进行形态学预处理消除枸杞烘干晾晒过程中产生的细小噪声,在保持区域轮廓位置不变的同时,尽可能地消除不规则边缘;运用标记极小值的分水岭算法分割图像,依据枸杞红色分量的分布剔除霉变颗粒,对正常枸杞二值图像运用区域面积标记算法扫描标定各个目标获取颗粒的面积,并用霍特林算法获取颗粒的长宽比;以长宽比作为面积的权值对面积加权修正后进行聚类分析,分成3类。实验结果表明:该方法能够较快速、准确地对不同大小的粘连枸杞颗粒进行分类。