【摘 要】
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该试验基于模糊聚类分析方法结合机器视觉技术,开展结球甘蓝等级检测方法研究.国标结球甘蓝等级规格(NY/T 1586—2008)中,根据叶球大小等9个等级评价指标,将同批次的结球甘蓝分为二级、一级、特级.提取结球甘蓝图像的形状特征、颜色特征和纹理特征,定义了平滑度等6个图像特征,共计21个图像特征参数,替代表示等级评价指标.通过模糊聚类方法将聚类集样本分为3个类别,分别统计3个类别特征参数的均值和标准偏差,按照各个类别拥有均值和标准偏差优异值的相对数量,确定3个类别的对应等级.通过计算测试集样本与各个类别样
【机 构】
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河北建筑工程学院,河北 张家口 075000;中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京 100083
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该试验基于模糊聚类分析方法结合机器视觉技术,开展结球甘蓝等级检测方法研究.国标结球甘蓝等级规格(NY/T 1586—2008)中,根据叶球大小等9个等级评价指标,将同批次的结球甘蓝分为二级、一级、特级.提取结球甘蓝图像的形状特征、颜色特征和纹理特征,定义了平滑度等6个图像特征,共计21个图像特征参数,替代表示等级评价指标.通过模糊聚类方法将聚类集样本分为3个类别,分别统计3个类别特征参数的均值和标准偏差,按照各个类别拥有均值和标准偏差优异值的相对数量,确定3个类别的对应等级.通过计算测试集样本与各个类别样本中心的欧氏距离,以最小距离确定待测样品的等级归属.试验共108个样本,按照国标方法进行等级检测,二级、一级、特级的样本个数比例为1:2:2.其中80个组成聚类集,28个组成测试集,聚类集和测试集中各个等级的比例接近1:2:2.模糊聚类后,按照各个类别拥有均值和标准偏差优异值的数量,第1类样本是二级,第2类样本是一级,第3类样本是特级.聚类集和测试集中各个级样本占比与国标方法检测的3个等级的数量比例1:2:2一致.试验结果表明,该试验方法可用于结球甘蓝的等级检测.
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