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苹果自动分级中的图像分割 被引量:8
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作者 刘禾 汪懋华 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第6期89-93,共5页
为了提高苹果自动分级中图像处理的速度和可靠性,就有关苹果图像分割问题进行了探讨。提出了苹果图像处理窗口的快速确定方法、阈值计算方法以及用最小二乘法与搜索点所在的区域相结合确定搜索方向的方法。试验表明,用上述方法能可靠... 为了提高苹果自动分级中图像处理的速度和可靠性,就有关苹果图像分割问题进行了探讨。提出了苹果图像处理窗口的快速确定方法、阈值计算方法以及用最小二乘法与搜索点所在的区域相结合确定搜索方向的方法。试验表明,用上述方法能可靠、有效、快速地进行图像分割。 展开更多
关键词 图像分割 苹果分级 计算机
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用计算机图象处理技术判别苹果果形的对称性 被引量:3
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作者 刘禾 汪懋华 《北京农业工程大学学报》 1995年第3期101-106,共6页
苹果果形的自动判别与分类是实现苹果分级自动化的关键一步,而对称性是描述苹果果形的一个重要特征。针对果形对称性判断的相对模糊性,提出了一种用模糊技术和人工神经网络进行苹果果形判别的方法。试验表明该方法可行且判别准确度较高。
关键词 计算机 图象处理 神经网络 苹果果形 苹果
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Ar^+离子刻蚀对苹果表皮的剥离效果分析
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作者 张欣艳 王畅 赵达 《江苏农业科学》 CSCD 北大核心 2010年第1期280-282,共3页
Ar+离子刻蚀是一种表面剥离手段,剥离速度与物质性质相关,常与各类表面分析技术联合,用于对表面物质成分随深度分布进行分析。本研究借助于荧光显微技术对Ar+离子刻蚀苹果果实表皮的剥离效果进行分析,结果显示,Ar+离子刻蚀能够对苹果果... Ar+离子刻蚀是一种表面剥离手段,剥离速度与物质性质相关,常与各类表面分析技术联合,用于对表面物质成分随深度分布进行分析。本研究借助于荧光显微技术对Ar+离子刻蚀苹果果实表皮的剥离效果进行分析,结果显示,Ar+离子刻蚀能够对苹果果实表皮进行逐层剥离,剥离均匀,效果明显,且无损伤。 展开更多
关键词 Ar+ 离子刻蚀 苹果表皮 显微结构 剥离效果
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苹果内部品质自动化无损检测系统的原理与实现(英文) 被引量:15
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作者 张立彬 胥芳 +3 位作者 计时鸣 郑欣荣 赵章风 张宪 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期140-145,共6页
介绍了一个苹果内部品质自动检测系统的原理性样机 ,该样机在计算机控制下基于介电特性实现苹果品质检测。待检测苹果的介电参数通过两只电容传感器和 L CR(电感 -电容 -电阻 )测量仪进行采样并输入样机内的控制计算机。选择等效电容 (... 介绍了一个苹果内部品质自动检测系统的原理性样机 ,该样机在计算机控制下基于介电特性实现苹果品质检测。待检测苹果的介电参数通过两只电容传感器和 L CR(电感 -电容 -电阻 )测量仪进行采样并输入样机内的控制计算机。选择等效电容 (介电参数之一 )作为苹果等级分类变量。对于一批待检测的苹果 ,其最佳分类阈值可通过对抽选出的合格和等外样本的在线学习获得。试验结果表明 ,该样机可获得良好的分类效果。在待检苹果直径为 7.0 cm~ 8.5 cm ,坏损部分的直径大于 2 cm,电容传感器工作频率为 1k Hz时 ,以学习得到的最佳分类阈值进行分类 ,分级正确率大于 80 % ,分级效率达到 2 .5 s分选一个苹果 。 展开更多
关键词 介电特性 苹果 无损检测 果实品质 分选
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基于遗传神经网络的苹果综合分级系统 被引量:28
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作者 龙满生 何东健 宁纪锋 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2001年第6期108-111,共4页
充分利用计算机视觉和人工神经网络技术 ,建立了一个苹果综合外观品质检测与分级系统 ,实现了对苹果的正确分级 ,正确识别率可达 90 .8%。还借助于遗传算法对 BP网络进行设计 ,提高了其学习速度。
关键词 苹果分级 人工神经网络 遗传算法 计算机视觉 综合分级系统
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苹果果梗和表面缺陷的计算机视觉检测方法研究 被引量:21
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作者 章文英 应义斌 《浙江大学学报(农业与生命科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期583-586,共4页
研究了苹果果梗与果体的识别方法和果面缺陷的查找方法 .根据苹果果梗的特性 ,提出用分块扫描判断果梗是否存在 ;分析了苹果的坏损表面与非坏损表面的不同反射特性 ,以及不同灰度值象素点数的统计特性 ,找出坏损区域 ,并从中区分出果梗... 研究了苹果果梗与果体的识别方法和果面缺陷的查找方法 .根据苹果果梗的特性 ,提出用分块扫描判断果梗是否存在 ;分析了苹果的坏损表面与非坏损表面的不同反射特性 ,以及不同灰度值象素点数的统计特性 ,找出坏损区域 ,并从中区分出果梗和果萼 .对 15幅无果梗的图象判断准确率为 10 0 % ,对 90幅果梗完好图象的准确率为 88% . 展开更多
关键词 苹果 果梗 果面缺陷 检测方法 计算机视觉技术
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