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基于模糊聚类分析的结球甘蓝等级检测

2021-02-10葛成鹏王振兴李民赞李鸿强

河北建筑工程学院学报 2021年3期

葛成鹏 王振兴 孙 红 李民赞 李鸿强*

(1.河北建筑工程学院,河北 张家口 075000;2.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)

0 引 言

卷心菜,通称“包菜”,学名“结球甘蓝”,是一种常见蔬菜.结球甘蓝在我国“菜篮子”中占有重要的地位,是家庭主要食用蔬菜之一.

农业部2008年5月16日发布《结球甘蓝等级规格》(NY/T 1586-2008)标准[1],等级鉴别标准见表1.

表1 结球甘蓝等级评价标准

如表1所示,结球甘蓝等级主要评价指标是叶球大小,外观,紧实度,修正度,老帮,焦边,侧芽,机械损伤,病害,虫害.度量值是一致,基本一致,相似;整齐,基本整齐,不整齐;有或者无;大量,少量,度量值界限模糊.

结球甘蓝等级外在品质的评价,主要依靠人工感官判断,存在判别标准不一致、效率低、误差大、准确性低等缺点.机器视觉技术[2]结合模式识别方法作为一种无损检测技术,在农产品等级检测[3]方面应用比较广泛.胡光辉等[4]提出了一种基于机器视觉和主成分分析优化神经网络的哈密瓜成熟等级识别方法,预测准确率达86.59%.童旭[5]对无瑕疵水果的颜色特征、纹理特征和形态特征包括高度特征提取后,选取通过主成分分析后保留了95%的特征的12维向量作为输入,建立了基于粒子群优化的BP神经网络用于水果表面等级分类识别.Unay D[6]在多光谱图像上,通过与茎/花萼区域的最小混淆来精确分割缺陷之后,从分割区域中提取统计、纹理和几何特征,利用这些特征训练统计分类器和句法分类器对……

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