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摘要:
[目的]采用机器视觉技术,针对新疆无核白和红提单粒葡萄的质量和果径大小进行预测和分级研究.[方法]在不同的颜色特征空间模型,预处理原始图像,采用最大类间方差法分割目标区域;采用数学形态学方法去除二值图像中部分果梗及噪声点,获得最佳二值图像;基于二值图像,分析获取单粒葡萄的几何特征;最后,分别采用一元线性回归法和偏最小二乘回归法预测单粒葡萄的质量和果径,采用二次判别分析法对单粒葡萄的质量和果径进行分级.[结果]利用短轴与果形指数特征相结合建立的偏最小二乘回归模型可有效预测单粒葡萄的质量和果径,预测决定系数达到0.98和0.945;基于该特征组合的二次判别分析法可用于单粒葡萄的质量和果径分级,准确率超过85%.[结论]机器视觉技术能够较准确预测单粒葡萄的质量和果径,并能对质量和果径进行分级.
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文献信息
篇名 基于机器视觉技术的单粒葡萄质量与果径预测分级研究
来源期刊 新疆农业科学 学科 工学
关键词 机器视觉 单粒葡萄 回归分析 二次判别分析 质量 果径 分级
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1862-1868
页数 7页 分类号 TP274
字数 5374字 语种 中文
DOI 10.6048/j.issn.1001-4330.2014.10.017
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 刘军 新疆农业大学机械交通学院 30 244 8.0 14.0
2 郭俊先 新疆农业大学机械交通学院 63 417 11.0 17.0
3 胡光辉 新疆农业大学机械交通学院 7 60 5.0 7.0
4 李俊伟 新疆农业大学机械交通学院 8 68 6.0 8.0
5 虞飞宇 新疆农业大学机械交通学院 3 23 3.0 3.0
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期刊影响力
新疆农业科学
月刊
1001-4330
65-1097/S
大16开
新疆乌鲁木齐市南昌路403号
58-18
1958
chi
出版文献量(篇)
6386
总下载数(次)
3
总被引数(次)
41809
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