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摘要:
研究了苹果果梗与果体的识别方法和果面缺陷的查找方法.根据苹果果梗的特性,提出用分块扫描判断果梗是否存在;分析了苹果的坏损表面与非坏损表面的不同反射特性,以及不同灰度值象素点数的统计特性,找出坏损区域,并从中区分出果梗和果萼.对1 5幅无果梗的图象判断准确率为100%,对90幅果梗完好图象的准确率为88%.试验证明该方法对坏损的检测是有效的.
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文献信息
篇名 苹果果梗和表面缺陷的计算机视觉检测方法研究
来源期刊 浙江大学学报(农业与生命科学版) 学科 农学
关键词 计算机视觉 苹果果梗 果面缺陷 检测
年,卷(期) 2001,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 583-586
页数 4页 分类号 S37|TP39L41
字数 3081字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1008-9209.2001.05.026
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 应义斌 浙江大学农业工程系 196 6705 47.0 66.0
2 章文英 金华职业技术学院机械系 12 112 5.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
计算机视觉
苹果果梗
果面缺陷
检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(农业与生命科学版)
双月刊
1008-9209
33-1247/S
大16开
杭州市天目山路148号 浙江大学出版社内
32-48
1956
chi
出版文献量(篇)
2752
总下载数(次)
3
总被引数(次)
54097
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
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