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基于计算机视觉的大米外观品质检测
被引量：
37
1
作者
吴彦红
刘木华
+1 位作者
杨君
郑华东
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第7期107-111,共5页
开发了一套基于计算机视觉技术的稻谷品质检测系统,采用灰度变换、自动阈值分割、区域标记等方法从采集的稻米群体图像中提取单体米粒图像,对单体米粒的裂纹、垩白特征进行了统计和检测方法研究。提取了米粒的面积、周长等10个特征参数...
开发了一套基于计算机视觉技术的稻谷品质检测系统,采用灰度变换、自动阈值分割、区域标记等方法从采集的稻米群体图像中提取单体米粒图像,对单体米粒的裂纹、垩白特征进行了统计和检测方法研究。提取了米粒的面积、周长等10个特征参数作为整精米检测特征,并进行了主成分分析,确定了判别整精米的优化阈值。检测试验结果表明:裂纹米粒识别的准确率为96.41%;垩白米粒识别的准确率为94.79%;整精米识别的准确率为96.20%。
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关键词
大米
品质
检测
计算机视觉
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职称材料
题名
基于计算机视觉的大米外观品质检测
被引量：
37
1
作者
吴彦红
刘木华
杨君
郑华东
机构
江西农业大学工学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第7期107-111,共5页
基金
江西省自然科学基金资助项目(项目编号:0230019)
文摘
开发了一套基于计算机视觉技术的稻谷品质检测系统,采用灰度变换、自动阈值分割、区域标记等方法从采集的稻米群体图像中提取单体米粒图像,对单体米粒的裂纹、垩白特征进行了统计和检测方法研究。提取了米粒的面积、周长等10个特征参数作为整精米检测特征,并进行了主成分分析,确定了判别整精米的优化阈值。检测试验结果表明:裂纹米粒识别的准确率为96.41%;垩白米粒识别的准确率为94.79%;整精米识别的准确率为96.20%。
关键词
大米
品质
检测
计算机视觉
Keywords
rice
,
quality
,
inspection
,
computer vision
分类号
S511 [农业科学—作物学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于计算机视觉的大米外观品质检测
吴彦红
刘木华
杨君
郑华东
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
37
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