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—— 中国食品杂志社
使用3CCD高精度面阵相机采集新疆多个品种核桃RGB图像，设计一种自适应双阈值的Otsu法，快速、准确地分割出缺陷区域；基于分割区域的几何、纹理等20 个初始特征，转换为新的9 维特征向量集；以该特征集为输入，建立基于贝叶斯、BP神经网络与支持向量机的15 个识别模型，对比评价其适应性，以及裂缝、碎壳、黑斑3 类核桃外部缺陷的识别性能与时间。结果表明，基于径向基的支持向量机识别模型效果最好，对3 类缺陷的验证集平均识别率分别为93.06%、88.31%、89.27%，对缺陷的总识别率为90.21%，平均识别时间为10－4 s级。研究成果能够用于今后核桃缺陷的在线检测与分级，同时也为坚果等其他作物品质的在线检测识别提供一定参考。
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