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摘要:
为提高皮棉质量和皮棉中异纤的检测精度,提出了一种基于机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法.皮棉经过开松装置被制成薄棉层,检测通道两侧的相机对棉层进行拍摄,并将采集到的棉层及异纤和伪异纤图像保存到工控机,通过图像分块及阈值分割等算法,提取伪异纤目标区域,统计获取区域的数个颜色、形状和纹理特征,基于特征数据,分别使用BP神经网络、一对一有向无环图策略线性核函数支持向量机和径向基核函数支持向量机对两大类棉花杂质进行分类识别.实验结果表明,99.15%的伪异纤目标可被准确识别,径向基核函数支持向量机在棉花异纤和伪异纤分类识别中,总分类正确率为95.60%,能够满足在线检测的要求.
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文献信息
篇名 基于可见光机器视觉的棉花伪异性纤维识别方法
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 棉花异性纤维 识别 机器视觉 BP神经网络 支持向量机
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 农业装备与机械化工程
研究方向 页码范围 7-14
页数 分类号 S24|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.08.002
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 李道亮 中国农业大学信息与电气工程学院 137 2290 25.0 40.0
5 杨文柱 河北大学数学与计算机学院 32 570 13.0 23.0
6 王欣 中国农业大学信息与电气工程学院 37 297 11.0 16.0
10 李振波 中国农业大学信息与电气工程学院 17 145 6.0 12.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
棉花异性纤维
识别
机器视觉
BP神经网络
支持向量机
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
月刊
1000-1298
11-1964/S
大16开
北京德外北沙滩1号6信箱
2-363
1957
chi
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