基于背景差分法的稻米动态图像检测识别

• 作者: 丁为民 刘璎瑛 沈明霞
• 来源期刊: 浙江农业学报
• 学科: 工学
• 关键词: 背景差分 稻米 动态图像 多结构神经网络 识别
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 403-406
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1524.2009.04.022

摘要

根据稻米形态特点设计了稻米动态图像采集系统,选用背景差分法对米粒动态图像进行目标分割,实现了运动状态下稻米图像特征提取.对提取的颜色、形态特征进行多结构神经网络训练,实现了透明整米、垩白整米、碎米和黄米四类稻米的识别,识别准确率分别为95.2%,89.6%,97.3%和90.5%.识别效果较好,为稻米在线图像检测分选奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈明霞	南京农业大学工学院	111	1648	23.0	35.0
2	丁为民	南京农业大学工学院	225	3432	32.0	42.0
3	刘璎瑛	南京农业大学工学院	32	206	8.0	11.0