期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]中国农业大学电子电力工程学院,北京100083
基 金:高等学校博士学科点专项科研基金
年 份:2000
卷 号:5
期 号:2
起止页码:144-148
语 种:中文
收录情况:CSCD、CSCD2011_2012、IC、普通刊
摘 要:计算机视觉和图象处理技术在水果自动分选和分级中起着重要的作用 .因为缺陷检测的复杂性 ,水果表面缺陷的快速检测和识别一直是水果自动化分选和分级的障碍 .在实数域分形盒维数计算方法的基础上 ,提出了双金字塔数据形式的盒维数快速计算方法 .对于待识别水果图象的可疑缺陷区 ,提出用 5个分形维数作为描述该区域粗糙度和纹理方向性的特征参数 ,并用所提出的快速计算方法进行计算 ,然后利用人工神经网络 (BP)作为模式识别器 ,区分水果表面的缺陷区和梗萼凹陷区 .试验结果证明了新方法的有效性和准确性 ,识别准确率为 93% ,一个可疑缺陷区的判别时间为 4~
关 键 词:分形 计算机视觉 图象处理 水果缺陷 快速识别
分 类 号:TP391.41]
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