食品安全追溯系統(tǒng)中的蔬菜種類識別方法研究.pdf

1、隨著食品安全問題的頻繁發(fā)生，許多國家都建立了符合各國國情的食品安全追溯系統(tǒng)。目前我國在建設蔬菜類可追溯系統(tǒng)的過程中，關于蔬菜種類信息采集方面存在一些問題，如蔬菜種類信息的準確性、蔬菜種類名稱的標準化和蔬菜種類識別的商品化等。為了解決這些在可追溯系統(tǒng)中由人工建立蔬菜種類信息檔案時造成的問題，提出了蔬菜種類自動識別分類的方法研究。
　　本文以生活中常見的二十種蔬菜為研究對象，以機器視覺技術為理論基礎，對蔬菜圖像的預處理、分割、特征提取

2、、分類器設計等方面進行了研究。主要研究內容如下：
　　(1)根據(jù)研究需求，本文設計了蔬菜種類識別的檢測系統(tǒng)，主要包括硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)。其中硬件系統(tǒng)由照明系統(tǒng)和圖像采集系統(tǒng)組成，而軟件系統(tǒng)主要由圖像采集、圖像處理與分析、訓練和識別四個模塊組成。
　　(2)本文在蔬菜圖像的預處理方面，先采用雙邊濾波對圖像樣本進行去噪，再通過比較自適應直方圖均衡算法(AHE)和限制對比度自適應直方圖均衡算法(CLAHE)對圖像的增強效果，選擇后

3、者對圖像進行增強處理；在圖像分割方面，針對蔬菜圖像中的復雜背景，提出一種新的分割算法，即顯著性區(qū)域檢測FT算法與大津閾值算法OTUS的結合，并取得了滿意的效果。
　　(3)針對各類蔬菜自身所特有的屬性，本文從顏色、形狀、紋理三方面進行相應的特征提取。顏色特征方面，在傳統(tǒng)算法的基礎上，提出兩種新的提取算法，即顏色指紋和HS-MD相關法；形狀特征方面，主要從圖像的邊界和區(qū)域兩方面提取了8個特征值；紋理特征提取方面，主要針對葉類蔬菜用灰