Detta papper introducerar nya metoder för att upptäcka blemmor i potatis med hjälp av maskinseende. Efter segmentering av potatisen från bakgrunden, en pixel-wise klassificerare tränas för att upptäcka blemmor med hjälp av funktioner som extraheras från bilden. En mycket stor uppsättning kandidatfunktioner, baserat på statistisk information om färg och struktur i regionen som omger en given pixel, extraheras först. Sedan används en adaptiv boosteralgoritm (AdaBoost) för att automatiskt välja de bästa funktionerna för att skilja mellan blemmor och icke-blemor. Med detta tillvägagångssätt kan olika egenskaper väljas för olika potatissorter, samtidigt som den naturliga variationen i färska produkter hanteras på grund av olika säsonger, ljusförhållanden, etc. Resultaten visar att metoden kan bygga "minimalist"-klassificerare som optimerar detektionsprestandan till låga beräkningskostnader. I experiment tränades detektorer för både vita och röda potatissorter, med en noggrannhet på 89,6% respektive 89,5%.
REF införde ett AdaBoost-baserat system för att skilja mellan defekta och icke-blemaktiga pixlar.
Visual Detection of Blemishes in Potatoes using Minimalist Boosted Classifiers
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Food Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}