江苏省自然科学基金(BK2002005)
- 作品数：5 被引量：79H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程农业科学更多>>
- 实时在线检测苹果果形的一种计算方法被引量：13
- 2006年
- 对动态情况下的苹果进行了研究,提出了一种适用于实时在线检测的苹果果形计算方法。首先采用一种几何方法确定苹果的近似横径和纵径,然后利用线性回归分析确定测量值和真实值之间的相关性。对60个苹果进行试验,测量值和真实值的吻合率大于90%。该方法对实现苹果自动化分级有着现实意义。
- 黄星奕魏海丽赵杰文
- 关键词：苹果果形计算机视觉实时检测
- 基于机器视觉和支持向量机的缺陷枣识别研究
- 红枣的颜色是红枣分选分级的重要外在品质指标之一。在枣的干制过程中易形成油头枣、浆头枣、霉烂枣,这三类枣是红枣中最常见的缺陷枣,它们整体或局部颜色偏暗、偏黑。本研究在HIS颜色空间中, 提取H的均值和均方差作为红枣的颜色特...
- 赵杰文刘少鹏邹小波
- 关键词：红枣图像处理支持向量机
- 文献传递
- 基于小波变换的稻米爆腰检测技术研究被引量：16
- 2004年
- 稻谷裂纹(俗称爆腰)是导致大米在加工过程中破碎的重要原因,爆腰的检测对裂纹的研究和控制有重要意义。本文提出了一种新的爆腰检测方法。它利用小波变换在图像边缘提取和去噪中的优越性,通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测,提取边缘特征,去除噪声,对糙米爆腰图像中的裂纹进行了有效识别。从而实现爆腰率的自动检测,准确率达到92%以上。与传统的检测算子相比,取得了更为良好的效果。
- 黄星奕吴守一方如明
- 关键词：糙米小波变换爆腰
- 基于支持向量机的苹果检测技术被引量：10
- 2005年
- 由于苹果果梗和缺陷的识别是苹果检测中的难点,两者的误分类会造成苹果等级的误判.作者提出了苹果果梗和缺陷图像分形特征提取的改进算法,构建了支持向量机并采用SMO算法对其进行训练.用计算机视觉系统采集苹果图像,然后提取苹果果梗和缺陷的分形特征作为支持向量机的输入进行识别.用富士苹果进行试验,得到的平均识别正确率为90·6%.
- 黄星奕林建荣赵杰文
- 关键词：苹果计算机视觉支持向量机分形
- 机器视觉实现方便面破损在线检测的研究被引量：18
- 2007年
- 提出一种适于实时在线检测方便面面块破损的方法,即通过建立计算机视觉系统,获取面块图像,针对方便面特点利用"围剿算法"分割出面块图像,然后通过"削切算法"除去面块边缘毛刺,以便于求得面块的"真边界",然后求取面块与其外接矩形面积的比值对方便面的破损进行快速判断,本实验另辟蹊径,其优势十分明显,识别率高,速度快。
- 赵杰文陈振涛邹小波
- 关键词：方便面计算机视觉图像分割
- 苹果果梗和缺陷的识别技术研究被引量：28
- 2004年
- 为解决苹果自动检测和分选中苹果果梗和缺陷的识别这一瓶颈问题,提出基于HIS颜色模型下亮度I的分布特性,从信号处理的角度确定苹果的果梗和缺陷区域 再提取区域纹理特征,构筑模拟退火神经网络作为模式分类器,区分果梗和缺陷 试验结果表明用该方法识别准确率接近90%
- 黄星奕林建荣赵杰文
- 关键词：苹果计算机视觉神经网络
