摘要
本文提出了一种基于颜色简化模型的熟对虾褐变特征提取方法.通过在线图像采集装备获取动态生产线上正常熟对虾以及褐变熟对虾的大批量图像,采用灰度差异法与形态学操作实现熟对虾图像的感兴趣区域提取,并通过三种颜色空间提取熟对虾褐变特征;对训练集中151幅正常虾与66幅褐变虾图像进行颜色模型构建,将熟对虾的褐变区域占比作为判别熟对虾是否发生褐变的基准条件,并进行分级.结果表明,所设B分量范围为0～77的RGB颜色模型效果最优,在测试116幅正常虾与50幅褐变虾图像时识别速率能达到91.36 ms/只,与传统二元线性判别分析法相比,算法复杂度由O(n2)降低为O(n),识别准确率达到92.77％,提高了7.3％.该方法具有较大实用优势和应用前景,为机器视觉技术应用于南美白对虾外观品质在线无损检测提供性能支撑.
基金项目
浙江省基础公益研究计划(LGG21F030013)
嘉兴市公益计划(2020AY10009)
嘉兴学院科研启动基金(CD70519085)
浙江省大学生科技创新训练计划(2021R417017)
嘉兴学院大学生SRT科研创新项目(CD8517211173)
嘉兴学院大学生SRT科研创新项目(CD8517211454)
嘉兴学院大学生SRT科研创新项目(CD8517201005)
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