基于多信息融合技术的河套蜜瓜品质评价  

Quality evaluation of Hetao muskmelon based on multi-sensor information fusion

作　　者：侯占峰[1] 田海清[1] 刘超[1] 李哲[1] 

机构地区：[1]内蒙古农业大学机电工程学院,内蒙古呼和浩特010018

出　　处：《江苏农业科学》2018年第6期159-162,共4页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金(编号:31160248);国家科技支撑计划(编号:2015BAD19B03)

摘　　要：提出应用机器视觉和近红外光谱信息融合技术进行河套蜜瓜品质的评价,利用自行开发设计的在线检测系统获取154个试验样本的图像信息和光谱信息,通过对采集样本应用支持向量机算法进行数据融合。结果发现,基于多信息融合技术能够更有效地对蜜瓜的品质进行识别,评判的准确性较单个信息模型有所提高,当把蜜瓜的颜色特征、体积和果形指数作为外部特征融合蜜瓜光谱特征进行建模时效果最好,其模型的r、均方根校正偏差(RMSE)高达0.863 0、0.940 7。

关 键 词：机器视觉 在线检测系统 图像信息 光谱信息 多信息融合技术 数据融合 河套蜜瓜 信息模型 品质评价 

分 类 号：S126[农业科学—农业基础科学]