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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
戚超 徐佳琪 刘超 吴明清 陈坤杰
[目的]为实现对鸡胴体质量等级的非接触在线自动判定,本文提出一种基于机器视觉和机器学习技术的鸡胴体等级在线检测方法。[方法]首先用图像采集装置获取鸡胴体图像,对图像进行预处理并提取包括投影面积、胴体长度、轮廓长度、鸡胸长度、鸡胸宽度和鸡胸面积等图像特征参数。在对所得到的数据进行无量纲处理后,再以这6个特征参数为输入、质量为输出,分别利用随机森林(random forest,RF)算法、自适应提升算法(Adaboost,AB)和梯度提升算法(gradient boosting,GB)3种机器学习方法,建立鸡胴体质量等级预测的非线性回归模型,对鸡胴体质量等级进行自动判定。[结果]在对鸡胴体质量进行预测时,梯度提升模型的判定系数最大,为0.996 0,明显优于线性模型,也优于其他2种非线性模型;在对鸡胴体质量等级进行判定时,也是梯度提升模型的判定正确率最高,为96%。[结论]可利用梯度提升模型对鸡胴体质量和等级进行精确预测和判定。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
邓海霞 刘友明 文友先 王树才
利用机器视觉技术对鸡蛋外形尺寸进行检测,采用区域标记法分割出单个图像区域,然后确定图像区域形心点,求出其长轴、短轴和面积。研究结果表明,软件预测的鸡蛋平面投影面积(像素)长轴和短轴与实测的蛋重、长轴和短轴的相关系数分别为0.92、0.91和0.84。
关键词：
鸡蛋 尺寸 面积 机器视觉 区域标记
[期刊] 水产学报
[作者]
林艾光 孙宝元 矢田贞美
在养殖虾夷扇贝(Patinopecten yessoensis)的生产过程中需要多次将其按大小分级。传统方法采用筛子和分级机筛分,会使扇贝受到振动、碰撞。振动影响扇贝生长发育,碰撞使扇贝边缘受到损伤,贝壳碎裂外套膜裸露在壳外,造成病贝、死贝,且机械筛分分级精度低,人工筛分劳动强度大、效率低。本文研究一种新的方法,利用机器视觉检测扇贝大小。通过摄像头获取扇贝图像、计算机对输入的图像进行预处理、图像分割、膨胀腐蚀,提取扇贝的面积等特征值,建立扇贝的几何模型、数学模型,确定面积与壳长的关系,进一步识别扇贝的大小。试验表明,该方法检测速度快,正确率高,能够满足虾夷扇贝分级要求。摄像头与扇贝不接触,可以...
关键词：
机器视觉 虾夷扇贝 分级
[期刊] 中国农业科学
[作者]
王玲 姬长英 陈兵林 刘善军 王萍
【目的】客观评价田间籽棉质量。【方法】依据中国籽棉品级分级标准,基于机器视觉技术选取棉花尺寸、色泽特征建立田间籽棉品级抽样分级模型。【结果】相关分析表明:亮度修正后,图像特征与籽棉品级之间相关显著。贝叶斯判别分析结果表明:基于10折交叉验证建立的籽棉品级判别模型的识别率在75.00%～92.86%之间,模型的平均识别率达83.20%。基于“1个标准误差”规则选取较好的贝叶斯判别模型,它在独立数据集上的泛化精度达89.11%,其中,前3级籽棉的识别率均达到100%。【结论】基于机器视觉技术识别籽棉品级是可行的,有利于提高籽棉品级抽样分级模型精度。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
丁静 沈明霞 刘龙申 孙玉文 陆明洲 姚文 张海林
[目的]断奶仔猪腹泻严重影响养猪业的经济效益，为实现断奶仔猪腹泻的快速、准确检测，本文基于机器视觉技术提出一种排泄姿态与异常粪便结合的断奶仔猪腹泻检测方法。[方法]以深层卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）为基础构建腹泻检测分类模型，实现仔猪身份、姿态与异常粪便的一体化识别，对比不同迭代次数对模型效果的影响，选取最优模型；提出时空信息融合判定法，从时间序列先后和空间距离远近两方面，关联最优模型识别出的目标姿态与病便，实现断奶仔猪腹泻的视频检测。[结果]在训练迭代25 000次时接近模型最优值，对姿态、病便等目标识别的平均精度均值和召回率分别为95.75%和89.13%；基于时空信息融合方法的断奶仔猪腹泻视频检测识别准确率和召回率分别为97.92%和95.92%。[结论]深层卷积神经网络分类模型结合时空信息融合判定法为断奶仔猪腹泻自动识别提供了有力的技术支撑。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
付丽 梁华林 冯若愚 秦瑞 李语桐
为了提高垃圾智能分拣的效率和准确度，该文设计了基于机器视觉的垃圾自动分拣装置。装置首先利用金属传感器识别金属类垃圾，然后采用YOLOv3算法对其余垃圾进行目标检测，并使用ResNet101卷积神经网络模型进行分类，训练得到的目标检测模型及图像分类模型部署在Intel i3 8145 UE平台。装置采用两个步进电机分别控制托盘和隔板，提高垃圾的投放效率。垃圾分类测试结果表明，该装置实现了垃圾的自动分类和投放，对4类垃圾的平均识别准确率为98.3%，平均投放时间为3.1 s，具有一定的推广应用价值。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
庄超 沈明霞 刘龙申 姚文 郑荷花 王梦雨
针对规模化肉鸡养殖生产中,传统肉鸡称重方法易造成应激问题,设计一种基于神经网络和机器视觉技术的非接触式肉鸡体重估测方法。应用深度相机采集白羽肉鸡的红外图像和深度信息,以目标识别算法YOLOv3和卷积网络分割算法FCN(Fully convolutional networks)为基础构建肉鸡区域提取模型,YOLOv3和FCN模型的查准率分别为98.1%和97.8%,查全率100%;结合肉鸡的深度信息,提取肉鸡投影面积等相关特征,构建多种回归算法,训练并调整优化肉鸡体重估测模型,ABR(Adaboost regressor)模型在测试集上达到最优的估测效果,该模型的决定系数R2为0.95,绝对误差为0.01～0.32kg。本研究的非接触式的肉鸡体重估测模型能较好的预测肉鸡体重,为实际生产环境中肉鸡自动称重提供了技术支持。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
管昉立 徐爱俊
针对现有森林资源调查中立木胸径测量工作劳动强度大、效率低,先进设备操作复杂、成本高等问题,结合相机标定、三维重建、机器视觉和近景摄影测量等技术,探索基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法。通过智能手机获取待测立木的图像信息,运用Lab颜色空间模型(Lab color model)和3×3算子对图像进行卷积运算,得到立木图像的视觉显著图;结合HSV颜色模型(色调H,饱和度S,明度V)中的H分量增强图像中立木树干部分的颜色对比度,通过图像分割算法识别并获取自然环境下的目标立木轮廓区域;通过一种改进的带有非线性畸变项的相机标定模型标定智能手机的相机内、外参数,并借助相机参数和二维图像信息进行三维世界坐标重建,从而实现树干1.3 m处胸径的测量。经验证,一定距离内胸径测量结果的相对误差小于2.50%。该方法测量精度较高,符合森林资源调查对胸径测量的精度要求,可应用于森林资源调查。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
赵延军 徐丽明
针对机械手摘除苹果果袋时的图像识别问题,提出了一种通过转换颜色空间的分割算法:将RGB颜色空间的图像转换到L*a*b*颜色空间,进行自适应阈值分割、去噪、面积提取等处理后,获得果袋分割后的图像,并计算出果袋的重心坐标。实验结果表明,当果袋遮挡面积不大于果袋总面积的25%时,重心坐标水平方向误差≤10.5 mm,垂直方向误差≤8.8 mm,满足机械手进行果袋摘除的定位要求。利用该方法进行果袋图像分割可解决光照强度对图像检测影响的问题。
[期刊] 情报学报
[作者]
周源 刘宇飞 薛澜
基于文献数据帮助技术预见研究提高其信度和效度,逐渐受到国内外预见方法学的关注。但是,传统文献计量学无法高通量的处理数据,分析时未能考虑文献的语义信息,同时,无法有效的嵌入技术专家领域知识与判断,使得适用性和有效性受到限制。因此,本文提出一种基于机器学习主题模型的新兴技术识别预见方法,通过对技术领域全样本的论文与专利数据的高通量融合处理,挖掘论文与专利的语义信息,从而提高技术识别的全面性与颗粒度一致性;在此基础上,将预见专家组的领域知识与判断,融入机器学习过程中,从而提高机器学习的准确度与识别新兴技术的能力,同时,使用论文与专利每年引用率作为指标,分析技术领域下细分技术的潜在新兴模式。本研究以机器人技术为例,提取Web of Science(Wo S)论文数据库和Thomson Innovation(TI)专利数据库的十余万全领域海量数据,识别出机器人领域的新兴技术簇群,并进一步甄别全新技术颠覆和跨领域技术融合驱动等两种新兴技术出现模式,为新兴技术发展轨迹预见工作提供有益的支持。
关键词：
主题模型 机器学习 新兴技术 机器人技术
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
姜凤利 王誉诺 李金翰 杨鑫 岳凡伟
随着双孢蘑菇工厂化生产规模日益扩大,人工分级劳动量激增,双孢蘑菇自动分级得到广泛关注。针对目前双孢蘑菇分级系统只考虑菌盖大小参数,设计了一种综合考虑大小、残缺和褐变程度的双孢蘑菇自动分级系统。为尽可能获取双孢蘑菇全表面信息,设计了翻面机构能够获取双孢蘑菇正反两面图像。该系统主要由上料机构、传送机构、图像采集系统、翻面机构、控制系统和分级执行机构6部分组成,并且可以通过本地显示屏、手机移动端、Web端对蘑菇分级结果进行实时显示。针对3个品质指标的检测,提出基于分水岭算法获取双孢蘑菇轮廓并计算菌盖面积;基于SURF算法判断双孢蘑菇是否残缺;通过将获取的RGB格式图像转换为Lab格式图像,计算L值判断双孢蘑菇的褐变程度,从而实现双孢蘑菇大小、残缺以及褐变程度的在线分级。基于研发的双孢蘑菇智能分级系统样机,以人工分级为标准,对200个新鲜双孢蘑菇进行试验测试。结果表明:提出的图像处理方法对单个蘑菇正反面图像处理时间平均为0.4s,当传送速度为0.32m·s~(-1)时,系统平均分级速度可达72个·min~(-1),分级正确率为96.45%。该试验结果表明基于机器视觉的新鲜双孢蘑菇质量分级检测方法可行,可用于双孢蘑菇外部品质在线检测。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
胡发焕 董增文 匡以顺
针对脐橙自动分级检测中存在正确识别率偏低、实时性不强的问题，提出一种综合特征提取方法：在对图像颜色模型进行转换后，用Ｈ分量图像提取脐橙的大小特征；Ｓ分量图像通过背景分割、边缘灰度补偿、整体亮度变换后提取脐橙的果面缺陷特征；采用Ｒ、Ｇ、Ｒ－Ｇ３个分量的均值和标准差提取脐橙的颜色特征。以脐橙的大小特征、果面缺陷特征和颜色特征为支持向量机（ＳｕｐｐｏＲｔ ｖｅｃｔｏＲ ｍａｃＨｉｎｅ，Ｓｖｍ）的试验输入向量，进行脐橙分级检测试验，以实现提高脐橙自动分级正确识别率和增强实时。试验结果表明：该Ｓｖｍ分类器对脐橙分级的正确识别率为９１．５％，处理时间为１６０ｍＳ，适合于实时环境下的分级检测。
关键词：
机器视觉 亮度补偿 支持向量机 脐橙
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
王昊 严明 苏新宁
面对与日俱增的图书出版量,图书馆编目人员的手工书目分类显得力不从心,如何实现由计算机自动完成图书分类成为数字图书馆建设中亟待解决的关键问题之一。本文尝试将BP神经网络和支持向量机等机器学习算法引入到书目分类中,建立了面向中图法的基于机器学习的书目层次分类系统模型,提出了采用特征加权方式描述书目和浅层次分类体系构建的设计思路,并通过大规模实验验证了该模型的可行性和合理性,基本上解决了没有主题标注情况下书目的自动分类问题。图9。表5。参考文献14。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
许鑫 鲍小春
本文以剪纸为载体,通过研究剪纸图像的自动分类识别来寻找实现对剪纸图像分类储存、高效检索的新途径,从而可以更好地满足广大用户对于剪纸图像的利用需求。论文通过提取剪纸图像的纹理、形状及组合特征来对按照不同文化内涵划分的剪纸图像进行分类识别的仿真实验。经过实验发现,利用灰度共生矩阵和形状不变矩阵提取的剪纸图像纹理、形状特征在分类实验过程中取得了良好的分类效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
曹洋 成颖 裴雷
探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等主要过程;重点分析3种主要的机器学习算法:朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场,阐释3种算法的基本思想,在对相关研究进行系统梳理的基础上,给出作者的思考;对3种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。
关键词：
自动文摘 机器学习 NB HMM CRF
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