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[期刊] 中国农业科学
[作者]
韩仲志 赵友刚
【目的】建立能够对花生进行品质分级的计算机视觉无损检测方法。【方法】同步拍摄和扫描11类品质,每类品质100颗和100宗,每宗100颗不同等级的花生籽粒的正反面图像;参照国家标准量化花生品质籽粒的11个限制性检测项目,设计花生规格和品质等级的判别方法;测量每个籽粒的形态、纹理、颜色共3大类54个外观特征,采用主分量分析(PCA)进行特征优化,构建并比较BP神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)品质检测模型;分别应用Matlab和Spss工具软件实现检测过程和对结果进行统计分析。【结果】前16个主分量的SVM模型,能够鉴别95%以上的不完善粒、霉变、杂质、异品种等不同品质的籽粒,与人工检测结果...
关键词：
花生仁 计算机视觉 品质分级 无损检测
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孙明 石庆兰 孙红 王一鸣
提出了利用计算机视觉系统代替人眼对黄粒米、粒型等大米外观品质参数进行自动检测的方法,以适应农业工程中的自动化的要求。为了验证检测方法的可行性,采用了MATLAB软件开发平台来构造基于计算机视觉的大米外观品质检测算法。在对不同的大米图像处理的基础上,完成了对大米的黄粒米、粒型等的测定。实验结果表明,本算法及程序设计是有效可靠的。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
冯国富 汪峰 陈明
以南美白对虾为研究对象，提出一种基于计算机视觉和XGBoost的虾体活力检测方法：跟踪对虾应激前后的运动轨迹，提取运动行为特征参数；根据应激性红体现象提取对虾的颜色特征，通过灰度共生矩阵(GLCM)提取虾体应激形成水面波动的纹理特征；运用XGBoost算法筛选出评价因子，通过加权融合确定评价因子的最佳权重；根据融合后特征对虾体活力强度进行检测。结果表明，提出的方法决定系数为0.9056，识别准确率为98.61%，较单一颜色、单一纹理以及光流与纹理相结合的方法，识别准确率分别提高6.63%、2.05%和1.61%。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
冯国富 汪峰 陈明
以南美白对虾为研究对象，提出一种基于计算机视觉和XGBoost的虾体活力检测方法：跟踪对虾应激前后的运动轨迹，提取运动行为特征参数；根据应激性红体现象提取对虾的颜色特征，通过灰度共生矩阵(GLCM)提取虾体应激形成水面波动的纹理特征；运用XGBoost算法筛选出评价因子，通过加权融合确定评价因子的最佳权重；根据融合后特征对虾体活力强度进行检测。结果表明，提出的方法决定系数为0.9056，识别准确率为98.61%，较单一颜色、单一纹理以及光流与纹理相结合的方法，识别准确率分别提高6.63%、2.05%和1.61%。
[期刊] 物流技术
[作者]
林雯
针对物流过程中对于物品包装严密程度检测的问题,提出使用计算机视觉检测的方法,以求突破传统检测方法的限制,提高物品包装检测的精度和速度。通过研究基于计算机视觉检测技术的原理与算法,提出了设计方案并对其中的关键技术进行了研究;在硬件设计中,对嵌入式处理器、CCD相机、图像处理模块以及运动控制部分等进行了研究;在软件设计中,对系统中的软件流程、程序编写、相机自动聚焦等做了研究。通过实验分析,表明了计算机视觉技术在物品包装严密程度检测方面的优越性。
关键词：
计算机视觉 图像处理 物流包装
[期刊] 物流技术
[作者]
赵国芳
提出了一种基于计算机视觉的物流司机疲劳状态检测方法。对采集的物流司机图像进行增强处理,从而提高图像的分辨率,为物流司机疲劳状态检测提供基础。利用类模糊检测方法,根据清晰的物流司机图像,完成物流司机疲劳状态检测。实验结果表明,利用本文算法进行物流司机疲劳状态检测,能够极大的提高检测的准确性,克服了传统算法的弊端,取得了令人满意的结果。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张乾 肖永菲 杨玉成 余江浩 王林
为便于汽车驾驶员在室外停车场中寻找可用空车位,基于以数据采集、图像处理和目标检测等过程的计算机视觉,开发了室外停车场车位检测实验。该实验将Haar-like特征描述和车位中颜色能量变化作为判别模型的数据输入,选取随机森林作为车位可用状态的判别模型。通过在国际公开数据集PKLot上进行实验,对可用车位的检测准确率的均在91%以上;在自建的GZMU-LOT上进行实验,可用空车位的检测准确率达92.21%。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
魏康丽 王振杰 孙柯 殷旭 赵保民 屠康 陈飞 朱金星 潘磊庆
[目的]为了开发苹果脆片自动化分级技术,利用计算机视觉对苹果脆片外部品质进行无损检测研究。[方法]通过对苹果脆片的大小、形状、颜色、纹理特征的感官评分建立苹果脆片外部品质等级评价标准。首先,利用计算机视觉系统获取脆片图像,经图像处理后,进行特征提取;然后,通过比较数据离差标准化和标准差标准化处理对费歇尔线性判别(FLD)、偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)3种模型建模效果的影响,确定合适的数据预处理方式;并分别基于这3种模型对预测样本进行分级;最后,采用连续投影算法(SPA)筛选最
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
于佳杨 王凤花 张兆国 杨薇 朱海龙
选取干燥后的三七主根样本１１０个，运用计算机视觉技术获取三七主根样本图像，对图像进行灰度化、二值化以及形态学运算，提取长、宽、投影面积等特征值。结果表明，三七主根的形状可分为锥形和瘤形，分别对２种主根建立投影面积和质量的关系预测模型，三七主根的质量和投影面积呈线性相关，锥形三七主根与瘤形三七主根投影面积和质量预测模型的决定系数Ｒ２分别为０．９８４ ９和０．９８６ ６。采用十折交叉验证法对质量预测模型进行验证，锥形三七主根质量误差均值０．３３４ ８ ｇ；瘤形三七主根质量误差均值０．４９４ ９ ｇ。
关键词：
三七主根 质量 分级 图像处理 预测模型
[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] 中国农业大学学报
[作者]
冯斌 汪懋华
提出了图像外边缘检测的 2种新方法 :邻域灰度检测算法和模板检测算法。利用新方法对水果图像进行了检测 ,结果表明 ,2种方法检测边缘能力都很强 ,检测出的边缘清晰、连续 ,边缘图像点有序 ,无须进一步细化处理。该方法处理图像面积小于传统方法的 1/ 2 ,检测速度快 ,适合计算机视觉进行实时检测
关键词：
边缘检测 计算机视觉 模糊图像
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
何维晟 吴照国 黄会贤 蒋拯 俞斌
为提升计算机视觉技术监控电缆质量，开发了电缆表面缺陷实时检测系统。系统使用线阵CCD相机采集电缆表面图像，采用半环形LED白光源照射电缆，通过改进的ROI(region of interest)算法定位电缆区域，改进双边滤波的图像差分算法建立背景模型，基于CV-Kmeans区域分类的自适应滤波窗口算法凸显缺陷特征。结果表明，电缆表面缺陷实时检测系统的识别能力较高，整体准确率达到98.0%，误检率不超过3.29%。
[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] 实验技术与管理
[作者]
叶涛 秦文阳 张晞
针对人工智能课程实验要求,结合轨道交通障碍物检测实际工程问题,开发了一种基于毫米波雷达和计算机视觉联用的障碍物自动检测系统实验教学平台。该实验平台由数据采集模块、信息处理模块和预警显示模块组成,涉及图像处理技术、目标检测技术、网络模型部署等。实验结果表明,该系统具有良好的有效性、实时性、鲁棒性以及小目标检测能力,可以满足实际场景下的检测性能要求。通过该实验教学平台,可以提高学生创新实践能力,使学生认识到人工智能技术在实际工程问题中的应用,从而为将来的科研或工作打下基础。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
范安琪 左常洲 彭菁 孙柯 赵保民 朱太海 陈飞 屠康 潘磊庆
[目的]本文旨在建立基于双目立体视觉检测冻干草莓外部品质的方法，实现冻干草莓外部品质等级的无损识别。[方法]应用双目立体视觉技术及像素点匹配算法获取冻干草莓图像中各像素点的视差数据，建立其三维立体模型；以模型体积、图像颜色、形状和纹理品质指标作为特征参数，采用连续投影算法(SPA)筛选出最优特征参数，分别以未筛选的特征参数和筛选后的特征参数建立冻干草莓外部品质等级识别模型，比较各模型的判别分级效果；最后选取最优的识别模型开发冻干草莓外部品质分级软件并进行验证。[结果]使用未经筛选的特征参数对冻干草莓进行品质等级判别时，支持向量机(SVM)模型预测集分级总体准确率为91.7%,偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)预测集分级总体准确率为86.7%。使用SPA算法筛选后的特征参数(体积和红色分量均值)所建立的SVM模型和PLS-DA模型分级总体准确率分别为95.0%和81.7%。采用经SPA算法筛选后特征参数构建的SVM模型开发了冻干草莓外部品质识别软件，软件总体准确率可达到90.8%。[结论]基于SPA筛选的特征参数构建的SVM分级预测模型具有较好的判别效果，其建模集和预测集的准确率分别可达97.8%和95.0%。以该模型为基础开发的软件能够实现冻干草莓外部品质的检测。
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