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摘要:
为探索基于计算机视觉的马铃薯表面缺陷检测新方法,该研究提出能将马铃薯表面疑似缺陷一次性分离出来的快速灰度截留分割方法和用于缺陷识别的十色模型.选择面积比率和十色比率作为缺陷判别特征,对分割出来的深色部位采用阈值法进行缺陷识别.采用基于快速G与亮度截留分割的2种方法对发芽进行识别.通过对326个马铃薯样本的652幅正反面图像进行试验,基于十色模型的缺陷识别方法对分割出来的深色区域的正确识别率为93.6%,基于快速G与亮度截留分割2种方法结合对有芽体图像的正确识别率为97.5%,马铃薯表面缺陷正确检测率为95.7%.结果表明,该套方法能快速、有效、方便地检测出黄色薯皮马铃薯的表面缺陷.
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文献信息
篇名 基于灰度截留分割与十色模型的马铃薯表面缺陷检测方法
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 计算机视觉 模式识别 马铃薯 缺陷检测
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 236-242
页数 分类号 S532|TP391.41
字数 7201字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.10.040
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 廖桂平 湖南农业大学农业信息研究所 65 1007 19.0 30.0
2 李锦卫 湖南农业大学农业信息研究所 18 227 9.0 15.0
3 金晶 湖南农业大学农业信息研究所 4 95 3.0 4.0
4 虞晓娟 湖南农业大学农业信息研究所 2 54 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
计算机视觉
模式识别
马铃薯
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
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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
论文1v1指导