简介:
本发明公开了一种贝叶斯优化随机森林的苹果无损检测方法,包括以下步骤:(1)搭建多光谱数据采集系统,采集苹果的多光谱图像信息;(2)采用CLBP算法(完全局部二值模式)对采集到的苹果多光谱图像进行特征提取;(3)苹果多光谱图像的样本划分;(4)基于贝叶斯优化随机森林算法搭建苹果的无损检测模型;(5)检测模型效果,利用测试集检验模型对好苹果及缺陷苹果的分类准确率。本发明采用多光谱成像技术结合贝叶斯优化随机森林算法用于苹果的无损检测,具有很高的分类准确率,非常适用于水果的分销,减少人力。
本发明公开了一种贝叶斯优化随机森林的苹果无损检测方法,包括以下步骤:(1)搭建多光谱数据采集系统,采集苹果的多光谱图像信息;(2)采用CLBP算法(完全局部二值模式)对采集到的苹果多光谱图像进行特征提取;(3)苹果多光谱图像的样本划分;(4)基于贝叶斯优化随机森林算法搭建苹果的无损检测模型;(5)检测模型效果,利用测试集检验模型对好苹果及缺陷苹果的分类准确率。本发明采用多光谱成像技术结合贝叶斯优化随机森林算法用于苹果的无损检测,具有很高的分类准确率,非常适用于水果的分销,减少人力。