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摘要:
如何对采集到的草莓图像进行分割和如何选取评定草莓等级的特征参数是草莓自动分拣系统的2个重要环节.该研究利用草莓R、G、B通道明显的像素差值来分割目标和背景,并且选取草莓的形状特征和成熟度作为草莓评级的特征参数,综合运用机器视觉、神经网络等理论方法,通过实验数据统计,建立极坐标下草莓外形轮廓特征参数及颜色空间下成熟度特征参数的提取方法,以人工神经网络为识别模型,实现对草莓的自动分类.实验结果表明,该方法对草莓的自动分级结果与人工分级结果相比较,准确率达到90%,具有实际的可行性.
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文献信息
篇名 基于计算机视觉的草莓等级判别研究
来源期刊 安徽农业科学 学科 农学
关键词 草莓 图像采集 图像分割 特征提取
年,卷(期) 2015,(21) 所属期刊栏目 农业信息科学
研究方向 页码范围 370-373
页数 4页 分类号 S126
字数 2943字 语种 中文
DOI
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 张云伟 昆明理工大学信息工程与自动化学院 57 324 9.0 15.0
2 张宁 昆明理工大学信息工程与自动化学院 10 16 2.0 3.0
3 苟爽 昆明理工大学信息工程与自动化学院 4 31 3.0 4.0
4 黎丽 昆明理工大学信息工程与自动化学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
草莓
图像采集
图像分割
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽农业科学
半月刊
0517-6611
34-1076/S
大16开
安徽省合肥市农科南路40号
26-20
1961
chi
出版文献量(篇)
78281
总下载数(次)
236
总被引数(次)
436536
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