基于SVM分类器识别的香蕉成熟度检测系统设计说明书
作品内容简介本文根据Vo
LoeseckeHW的香蕉表皮颜色分级法以及《中华人民共和国农业标准香蕉包装、贮存与运输技术规程》（NYT13952007）设计出一套香蕉成熟度检测系统。通过视频识别的方法获得香蕉的外观信息，并经由Pytho
语言编写的、采用SVM分类器进行分类的检测程序进行分析，对香蕉的成熟度进行分级。
1作品研究背景与意义
香蕉是目前世界上贸易量最大的水果之一，采收后容易发生后熟和腐烂。为了能够销往世界各地，往往在其未成熟时采摘，在运到目的地后再进行催熟，销往市场。香蕉的成熟度能直接反映香蕉的品质，也影响到其销量，因此在运输过程中检测其成熟度至关重要。然而，据统计，每一年，香蕉在运输的过程中由于处置不当造成的损失率达20，极大地影响香蕉的经济效益1。香蕉的腐烂将导致资源的浪费，这并不符合节能减排的理念。因此，对香蕉成熟度快速分级，及时上市，对提高香蕉的经济效益具有重要意义。
国内外，在应用数字图像处理技术在水果和蔬菜的果实品质检测与分级方面已经开展了大量研究。早在1992年，GVa
DeVoore
等利用机器视觉技术检测了蘑菇的形态学特征参数，计算了在人工筛选过程中难以准确分类的圆度、弯曲能量、球形度和偏心距等蘑菇的形状特征。NOzer等于1995年研制了一种适应水果自动分级的机器视觉系统，利用水果的颜色、尺寸、形状和重量参数构建了待分级水果的检测特征向量，基于BP神经网络进行等级判别。然而，图像处理技术在香蕉成熟度检测方面的应用寥寥无几。因此，如果能将数字图像处理技术用于检测香蕉的成熟度并制作出一个相对简易但又不失精确度的检测系统，将极大地提高香蕉在成熟度方面的分级速度与分级质量。
2节能分析
以2015年3月份我国香蕉市场的相关数据进行分析。2015年3月份，全国香蕉主产区总产量达66万吨，产地综合平均价格在293元公斤左右（数据来源：农业部农垦局、中国农垦经济发展中心）。以香蕉的损失率为20进行计算，则该月份共损失66万吨×20132万吨，经济损失为293元公斤×132×10000×1000公斤387亿元。
可见，香蕉在运输过程中造成的损失将极大影响其经济效益。通过对香蕉的成熟度进行快速识别，及时处理各个成熟度的香蕉，将减小香蕉的损失率，提高经济效益，起到节能减排的效果。
3系统整体检测方案
31整体方案概述
系统采用视频识别的方法，通过摄像头采集香蕉的外观信息，再经香蕉成熟度检测程序分析，得出香蕉的成熟r