苹果果梗和缺陷的识别技术研究

来源 :江苏大学学报(自然科学版) | 被引量 : 40次 | 上传用户:stonecxx
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
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% 为苹果的在线检测和分级打下了良好的基础
其他文献
摘要:为适应跨专业平台课模式下的教学需求,根据目前教学现状及存在的问题,分别从教学内容的整合优化、教学手段和教学方法、创新实践能力培养、课程资源建设等方面进行了教学实践与探索,从而提高教学效果。  关键词:《微机原理及接口技术》;平台课;教学内容;创新实践  中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2018)08-0157-02  一、跨专业平台课背景  通过构建跨
目的:探讨中医辨证治疗冠心病心绞痛的临床效果。方法:收治冠心病心绞痛患者78例,男40例,年龄54~79岁,女38例,年龄61~84岁,所有患者均经临床诊断为冠心病心绞痛。将78例患者随
以婴幼儿配方奶粉为例,以产品生产国与品牌来源国为主要属性,选取山东省349个消费者样本实施选择实验与问卷调查,利用随机参数Logit模型考察了消费者对具有不同属性婴幼儿配
研究了医学图像的聚类问题,提出一种基于高斯混合密度模型的K-EM聚类算法,并将此算法用于人体腹部图像数据,实现肝、肾、脾等主要器官的分类.在算法中,随机选取腹部图像像素数据,用QAIC信息准则确定训练样本的最佳类别数;用K均值聚类算法得到混合模型的初始参数;用期望最大(EM)算法多次迭代建立腹部图像数据的混合密度模型;运用贝叶斯准则,将腹部图像所有像素值划分到混合模型中相应的模型分支,得到每个器官
这是一款专为户外活动打造的音箱,具备防水、防摔、防尘的功能。除了造型上的标新立异,它还可以通过蓝牙输入音乐,并加入了感应控制器。从外观上看,它就像是用特殊橡胶制成的个性
利用了无穷维动力系统吸引集和吸引子概念以及挤压性质,证明了两个相同的二维Navier-Stokes方程在高频耦合条件下可达到完全同步化.在数学理论上定性解释了无穷维动力系统的