哈密瓜颜色特征提取及成熟度分级的研究

针对新疆哈密瓜分级中自动化程度低、分级结果不稳定及效率低下等问题,本研究提出了基于SVM神经网络与哈密瓜图像特征的哈密瓜分级方法。本研究以"金皇后"哈密瓜为研究对象,通过主成分分析提取的8个颜色特征值,并提取相应的主成分构成模式识别的输入,利用SVM神经网络方法建立了哈密瓜分级模型。结果表明:在图像信息主成分因子数为4时建立的模型最佳,模型训练时的回判率为100%,预测时识别率达到了97.22%。这表明基于机器视觉技术对不同成熟度哈密瓜分级方法是可行的,可为实现哈密瓜自动分级提供理论依据。