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基于机器视觉的马铃薯外部品质检测技术研究的中期报告
摘要
随着我国粮食产业的发展，马铃薯作为主要粮食作物之一，其种植面积和产量不断增加。然而，在马铃薯生产领域，由于人工检测的效率低、费用高、易受主观因素影响等问题，已经迫切需要高效、精准、自动的检测方法，以提高马铃薯品质和产量。
因此，本文提出了一种基于机器视觉的马铃薯外部品质检测技术，该技术主要基于图像处理、特征提取和分类器训练等技术，通过对马铃薯的外观特征如大小、形状、色泽、疵点等进行分析和识别，实现对马铃薯的品质检测。
本文首先介绍了马铃薯的生长习性和品质指标，并详细阐述了机器视觉技术的原理和流程。然后，针对马铃薯的外部品质检测问题，提出了一种基于灰度共生矩阵和局部二值模式的特征提取方法，同时采用支持向量机作为分类器，以提高识别精度和效率。最后，设计和实现了一套马铃薯外部品质检测系统，并进行了实验验证，结果表明，所提出的方法具有较高的准确率和可靠性，可以实现对马铃薯外部品质的自动检测。
关键词：机器视觉；马铃薯；品质检测；特征提取；支持向量机
Abstract
WiththedevelopmentofChina'sgrainindustry,potatoes,asoneofthemaingraincrops,haveseenanincreaseinplantingareaandyield.However,inthefieldofpotatoproduction,thereisanurgentneedforefficient,accurate,andautomateddetectionmethodstoimprovepotatoqualityandyield,duetothelowefficiency,highcost,andsusceptibilitytosubjectivefactorsofmanualdetection.
Therefore,thisarticleproposesamachinevision-basedtechnologyforexternalqualitydetectionofpotatoes.Thistechnologyismainlybasedonimageprocessing,featureextraction,andclassifiertraining,andanalyzesandrecognizestheexternalcharacteristicsofpotatoes,suchassize,shape,color,anddefects,toachievequalitydetection.
Thisarticlefirstintroducesthegrowthhabitsandqualityindicatorsofpotatoes,andelaboratesontheprinciplesandprocessesofmachinevisiontechnology.Then,fortheexternalqualitydetectionofpotatoes,afeatureextractionmethodbasedongray-levelco-occurrencematrixandlocalbinarypatternisproposed.Atthesametime,asupportvectormachineisusedasaclassifiertoimprovetherecognitionaccuracyandefficiency.Finally,apotatoexternalqualitydetectionsystemisdesignedandimplemented,andexperimentsarecarriedout.Theresultsshowthattheproposedmethodhashighaccuracyandreliabilityandcanachieveautomaticdetectionofpotatoexternalquality.
Keywords:machinevision;potato;qualitydetection;featureextraction;supportvectormachine