机器视觉技术在畸形秀珍菇识别中的应用

"基于机器视觉技术的畸形秀珍菇识别，黄星奕，姜爽，陈全胜，江苏大学食品与生物工程学院，采用计算机图像处理技术，通过统计性分析提取特征参数，建立支持向量机识别模型，识别率达96.67%。" 在现代农业中，利用高科技手段提升生产效率和产品质量已经成为趋势。这篇由黄星奕、姜爽和陈全胜发表的论文，聚焦于一种基于机器视觉技术的畸形秀珍菇识别方法。秀珍菇，作为一种食用菌，其品质直接影响到市场价值。畸形菇的出现不仅降低整体经济效益，还可能影响消费者的购买意愿。因此，及时准确地识别并分离畸形菇至关重要。 论文中提到的方法主要依赖于计算机图像处理技术，这是一种利用数字图像处理理论对采集的秀珍菇图像进行分析的技术。通过对正常和畸形秀珍菇的形态特征进行统计性分析，研究人员提取了7个关键特征参数，包括分形维数、相对位移、菌盖圆形度、菌盖形状因子、菌盖凸性率、菌盖偏心率和菌柄弯曲度。这些参数能够反映秀珍菇的形状差异，有助于区分正常与畸形的菇体。 在特征参数的选择上，通过逐步回归法，研究人员筛选出了分形维数、相对位移、菌盖偏心率和菌柄弯曲度这4个最具代表性的特征变量。这些特征变量被用作输入向量，进入支持向量机（Support Vector Machine, SVM）模式识别模型。SVM是一种强大的监督学习算法，尤其适用于小样本、高维度数据的分类问题。 利用构建的SVM模型，论文实现了对畸形秀珍菇的高效识别。在独立样本预测集上的实测值识别率达到了96.67%，这表明该方法具有很高的识别精度，可以有效地应用于实际的秀珍菇在线分选系统中。 此研究的成果对于推动农业自动化、提高农产品质量控制水平以及减少人工检测成本具有重要意义。它不仅为秀珍菇产业提供了技术支持，也为其他农产品的无损检测和品质控制提供了借鉴，进一步体现了机器视觉技术在现代农产领域中的广阔应用前景。