一种茶叶茶梗色选机图像快速分拣方法

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方法．
关键词：茶叶色选机；图像处理；数学形态学；最小错误率；贝叶斯决策
中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３ — １６２Ｘ（２０１３）０４ — ００３６ — ０６
ＡＱｕｉｃｋＷａｙＡｐｐｌｙｔｏＣｏｌｏｒＳｏｒｔｅｒＩｍａｇｅｔｏ
ｐｒｏｐｏｓｅｔｅａａｎｄｓｔａｌｋｓｏｔｉｒｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｅｒｒｏｒＢａｙｅｓｄｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｆａ选机图像快速分拣方法
陈笋，张春燕
２３０６０１）（安徽大学数学科学学院，合肥
摘要：在茶叶生产加工过程中，为实现利用机器视觉技术进行茶叶茶梗分拣自动化，对茶叶色选机图像进行了研究，提出了一种基于最小错误率叶斯决策的茶叶茶梗快速有效分拣方法．针对数码相机采集到的茶叶茶梗数字图像模拟实际生产加工的色选机图像，经过预处理后，提出最小外接圆半径与最大内切圆半径比形状特征
、
，
利用该单个形状特征进行高斯建模，依据最小错误率贝叶斯分类器对图像中的茶叶图像和茶梗图像的类别判
断，从而实现茶叶茶梗目标图像的快速分类．实验结果表明，该方法在色选机图像分类中是一种实用和成功的
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｔｅａ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆｔｅａａｎｄｓｔａｌｋｓｏｒｔｉｎｇｕｓｉｎｇｏａｒｃｈｉｎｇｖｉｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅＴｅａＣｏｌｏｒＳｏｒｔｅｒｉｍａｇｅｉｓｓｔｕｄｉｅｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒ
合他学统学报（自然科学版）
２０１３年１１月第２３卷第４
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）
— —
ＮＯＶ．２０１３Ｖｏ１．２３Ｎｏ．４
ａｎｄｅｆｆｅｅｔｉｖｅ．Ｗｅｔａｋｅｕｓｅｏｆｄｉｇｉｔａｌｃａｍｅｒａｔｏｃｏｌｌｅｃｔｎｕｍｅｒｉｃｐｉｃｔｕｒｅｓｏｆｔｅａ — ｌｅａｆａｎｄｔｅａ — ｓｔａｌｋａｎｄｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｃｏｌｏｒｓｏｔｅｒｒｉｍａｇｅｉｎｔｈｅａｃｔｕａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ａｆｔｅｒｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｗｅｒａｉｓｅｔｈｅｓｈａｐｅｆｅａｔｕｒｅｔｈａｔｔｈｅｒａｔｉｏｏｆｒａｄｉｕｓｍｉｎｉｍｕｍｃｉｒｃｕｒｎｅｉｒｃｌｅ’ Ｓｗｉｔｈｍａｘｉｍｕｍｉｎｓｃｒｉｂｅｄｃｉｒｃｌｅ’ Ｓｒａｄｉｕｓａｎｄｂｕｉｌｄｇａｕｓｓｍｏｄｅｌｕｓｉｎｇｔｈｅｓｉｎｇｌｅｓｈａｐｅｔ￣ａｔｕｒｅ．ＴｈｅｎａｐｐｌｙｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｅｒｏｒｒａｔｅＢａｙｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｔｏｓｅｐｅｒａｔｅｔｈｅｉｍａｇｅｏｆｔｅａ —ｌｅａｆｆｒｏｍｔｅａ－ｓｔａｌｋ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｈｉｅｖｅｒａｐｉｄｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｏｆｔｅａ
ＳｏｒｔＴｅａ．１ｅａｆａｎｄＴｅａ．ｓｔａｌｋ
ＣＨＥＮＳｕｎ，ＺＨＡＮＧＣｈｕｎ— ｙａｎ
（Ｓｃｈ（）ｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０６０１，Ｃｈｉｎａ）