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摘要:
为实现去囊衣带芯橘瓣的机器视觉分选,给去囊衣带芯橘瓣的机器识别提供直接、准确的判别信号,釆用荧光分光光度计对50颗去囊衣带芯橘瓣的橘芯和砂囊分别进行三维荧光光谱扫描,通过对橘芯、砂囊平均三维荧光光谱分析,确定了橘芯相对砂囊的特征荧光信号,据此对带芯橘瓣荧光图像识别的可行性进行了验证.检测发现,在370~390 nm紫外光激发下,橘芯和砂囊在440 nm处的荧光强度差异较大;橘芯与砂囊在370 nm紫外光激发下,440 nm处荧光强度分布的箱线图表明两者荧光强度分布存在明显差异,且以橘芯在440 nm处荧光强度的下四分位数(Q1)与砂囊在440 nm处荧光强度的上四分位数(Q3)的平均值作为分类标准,去囊衣带芯橘瓣检出准确率可达85%.对(370±2)nm激发下得到的单色(440±5)nm荧光图像进行二值化及形态学处理后,可在以砂囊为背景的橘瓣图形中显现橘芯亮斑.利用橘芯与砂囊的荧光特性差异进行机器视觉成像分析,可作为识别去囊衣带芯橘瓣的一种有效方法.
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文献信息
篇名 基于特征荧光信号的去囊衣带芯橘瓣分选
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 图像处理 光谱 荧光 去囊衣橘瓣 橘芯 砂囊 分选
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 农产品加工工程
研究方向 页码范围 296-301
页数 6页 分类号 TP391.44
字数 4439字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.09.039
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 杨增玲 中国农业大学工学院 61 662 14.0 23.0
2 张绍英 中国农业大学工学院 56 489 11.0 19.0
3 杨杰 中国农业大学工学院 16 30 3.0 4.0
4 王叶群 中国农业大学工学院 6 31 2.0 5.0
5 刘婷 中国农业大学工学院 13 70 5.0 8.0
6 任卫东 1 0 0.0 0.0
传播情况
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图像处理
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荧光
去囊衣橘瓣
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砂囊
分选
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研究来源
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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
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36
总被引数(次)
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