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本文以铝箔包装鸭肫为对象，研究基于X射线实时成像系统的异物自动检测与分类。提取金属丝、石子、骨头三种常见异物的纵横轴比、圆形度和灰度偏差d等特征参数，设计了多层前向神经网络BP网络系统。试验结果表明，该系统能够准确地识别出屏蔽包装食品中的异物，基本能够满足实际生产的需要。
基于X射线成像系统的屏蔽包装食品异物检测与分类
【摘 要】
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本文以铝箔包装鸭肫为对象，研究基于X射线实时成像系统的异物自动检测与分类。提取金属丝、石子、骨头三种常见异物的纵横轴比、圆形度和灰度偏差d等特征参数，设计了多层前向神
【机 构】
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南京林业大学机械电子工程学院,南京铁道职业技术学院自动化系,南京食品包装机械研究所
【出 处】
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粮油加工
【发表日期】
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2008年6期
【基金项目】
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江苏省科技攻关资助项目（BE2005333）,江苏省重大科技成果转化项目（A2006019）和江苏省“青蓝工程”学科带头人培养对象项目.
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