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基于机器视觉的蔬菜外部品质的检测方法研究
基于机器视觉的蔬菜外部品质的检测方法研究
作者:
贾楠
赵娜
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
蔬菜
外部品质
机器视觉
高光谱图像
摘要:
据国际物质粮农组织1990年统计,人体必需的VC的90%、VA的60%来自蔬菜。此外,蔬菜中还有多种多样的植物化学物质,是人们公认的对健康有效的成分,随着现代技术的迅速发展,为蔬菜产品品质的无损检测提供了很多新的方法和手段,机器视觉技术在蔬菜品质检测中的应用已在国内外被广泛地开展,农产品检测技术方面在机器视觉上的应用也愈来愈多。与此同时,机器视觉技术在蔬菜中品质检测领域的应用前景正在变得越来越广阔。本文主要研究的就是通过机器视觉来研究蔬菜外部品质,以此来实现对水果品质的检测和数据的记录。
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文献信息
篇名
基于机器视觉的蔬菜外部品质的检测方法研究
来源期刊
电脑知识与技术:学术版
学科
工学
关键词
蔬菜
外部品质
机器视觉
高光谱图像
年,卷(期)
2019,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
155-156
页数
2页
分类号
TP18
字数
语种
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
赵娜
19
59
3.0
7.0
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贾楠
8
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1.0
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传播情况
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外部品质
机器视觉
高光谱图像
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
电脑知识与技术:学术版
主办单位:
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
出版地:
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号:
26-188
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
41621
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23
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