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摘要:
计算机视觉和图象处理技术在水果自动分选和分级中起着重要的作用.因为缺陷检测的复杂性,水果表面缺陷的快速检测和识别一直是水果自动化分选和分级的障碍.在实数域分形盒维数计算方法的基础上,提出了双金字塔数据形式的盒维数快速计算方法.对于待识别水果图象的可疑缺陷区,提出用5个分形维数作为描述该区域粗糙度和纹理方向性的特征参数,并用所提出的快速计算方法进行计算,然后利用人工神经网络(BP)作为模式识别器,区分水果表面的缺陷区和梗萼凹陷区.试验结果证明了新方法的有效性和准确性,识别准确率为93%,一个可疑缺陷区的判别时间为4~7ms.
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文献信息
篇名 基于分形特征的水果缺陷快速识别方法
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 分形 盒维数 计算机视觉 缺陷 水果 图象处理
年,卷(期) 2000,(2) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 144-148
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3445字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2000.02.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪懋华 中国农业大学电子电力工程学院 52 2129 24.0 46.0
2 李庆中 中国农业大学电子电力工程学院 5 411 5.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
分形
盒维数
计算机视觉
缺陷
水果
图象处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
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