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农产品品质检测中的计算机视觉及神经网络技术发展与动态被引量：6: 1; 作者马成林杨秀坤 +1 位作者陈晓光于海业《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第S1期243-248,共6页; 随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉及人工神经网络等交叉学科的研究与应用已扩展到农业工程领域中，并在许多方面取得了重大开拓性成果。文中概括介绍了这两项高新技术在农产品品质自动检测与分级中的应用状况及发展动态，并通过分... 展开更多; 关键词计算机视觉人工神经网络农产品品质检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用被引量：3: 2; 作者邓继忠张泰岭罗锡文《广东农机》 2000年第2期25-27,共3页; 一、引言计算机视觉又称机器视觉,是指由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面的形状知识与距离、速度感知等。计算机视觉技术是多学科... 展开更多; 关键词计算机视觉技术农产品品质检测应用; 在线阅读下载PDF 职称材料

机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用被引量：4: 3; 作者邓海霞刘友明熊利荣《湖北农机化》 2006年第2期25-25,共1页; 农产品的外形尺寸是农产品品质的重要特征之一，因而也成为农产品分级的重要依据。农产品在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因素的影响，产品品质差异很人，如大小、形状、色泽等都是变化的，很难整齐划一，故在农产品品质检测与... 展开更多; 关键词机器视觉技术形状检测产品尺寸农产品品质检测应用应变能力农产品分级外形尺寸生产过程品质差异; 在线阅读下载PDF 职称材料

农产品分级处理新技术被引量：4: 4; 作者王巧华文友先《农机化研究》北大核心 2003年第1期68-69,共2页; 介绍了应用在农产品品质检测与分级作业中的几种高新技术,如光电技术、计算机视觉技术、介电分选技术以及核磁振荡技术等;分析了它们的原理、应用与发展,并对未来的研究提出了建议。; 关键词分级处理农产品品质检测计算机视觉技术应用与发展高新技术光电技术分选技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

近红外光谱建模异常样品剔除准则与方法被引量：50: 5; 作者祝诗平王一鸣 +1 位作者张小超吴静珠《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期115-119,共5页; 介绍了近红外光谱 PCR/PL S建模时 ,训练集中异常样品的危害 ,以及剔除异常样品常用的基于预测浓度残差准则。针对剔除异常样品的“一审”法具有将非异常样品错误地当作异常样品的局限性 ,提出了一种“二审”法 ,采用“回收”算子 ,使... 展开更多; 关键词近红外光谱模型异常样品剔除准则剔除方法农产品品质检测主成分回归偏最小二乘法; 在线阅读下载PDF 职称材料

我国机器视觉技术的发展前沿被引量：8: 6; 作者王巧华文友先刘俭英《农机化研究》北大核心 2002年第4期16-18,共3页; 介绍了我国机器视觉技术自上世纪90年代后期以来的发展情况。从农产品品质检测、动物产品质量检测、在农业生产领域的应用以及在其他领域的应用等方面,综述了机器视觉技术的应用、研究与进展以及尚待解决的难点问题。; 关键词机器视觉技术动物产品品质检测农产品品质检测农业生产领域; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进分水岭算法及Hopfield神经网络的牛肉大理石纹等级评级方法被引量：4: 7; 作者孟祥艳《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期140-145,共6页; 在HSV颜色空间H分量图像上进行分割预处理,结合改进分水岭算法对牛眼肌与大理石花纹区域进行精确分割,对中国、日本及美国的大理石纹的标准等级图的特征参数作相关性分析,优选出5个表征大理石纹分布的特征参数,提出一种基于图像处理及Ho... 展开更多; 关键词农产品品质检测及机器视觉牛肉大理石纹 HOPFIELD神经网络分水岭算法评级; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名农产品品质检测中的计算机视觉及神经网络技术发展与动态被引量：6: 1; 作者马成林杨秀坤陈晓光于海业; 机构吉林工业大学; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第S1期243-248,共6页; 基金吉林省科委基金机械工业部基金; 文摘随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉及人工神经网络等交叉学科的研究与应用已扩展到农业工程领域中，并在许多方面取得了重大开拓性成果。文中概括介绍了这两项高新技术在农产品品质自动检测与分级中的应用状况及发展动态，并通过分析指出了当前尚须解决的问题。; 关键词计算机视觉人工神经网络农产品品质检测; Keywords Computer vision\ Artificial neural network\ Quality detection of agricultural products; 分类号 S1 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用被引量：3: 2; 作者邓继忠张泰岭罗锡文; 机构华南农业大学; 出处《广东农机》 2000年第2期25-27,共3页; 文摘一、引言计算机视觉又称机器视觉,是指由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面的形状知识与距离、速度感知等。计算机视觉技术是多学科的交叉与结合,它涉及到计算机、数学、光学、心理学、生理学、物理学、信号处理等诸多学科。研究计算机视觉的目的是要实现对人类视觉的模拟和延伸,简而言之,对模拟高等动物的视觉系统而言,完成对物体的形状和类别的识别是最重要的。; 关键词计算机视觉技术农产品品质检测应用; 分类号 S375 [农业科学—农产品加工] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用被引量：4: 3; 作者邓海霞刘友明熊利荣; 机构华中农业大学; 出处《湖北农机化》 2006年第2期25-25,共1页; 文摘农产品的外形尺寸是农产品品质的重要特征之一，因而也成为农产品分级的重要依据。农产品在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因素的影响，产品品质差异很人，如大小、形状、色泽等都是变化的，很难整齐划一，故在农产品品质检测与分析时要有足够的应变能力来适应情况的变化。机器视觉不仅是人眼的延伸，更重要的是具有人脑的部分功能，其在农产品品质检测上的应用正是满足了这些应变的要求。; 关键词机器视觉技术形状检测产品尺寸农产品品质检测应用应变能力农产品分级外形尺寸生产过程品质差异; 分类号 S220 [农业科学—农业机械化工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名农产品分级处理新技术被引量：4: 4; 作者王巧华文友先; 机构华中农业大学工程技术学院; 出处《农机化研究》北大核心 2003年第1期68-69,共2页; 文摘介绍了应用在农产品品质检测与分级作业中的几种高新技术,如光电技术、计算机视觉技术、介电分选技术以及核磁振荡技术等;分析了它们的原理、应用与发展,并对未来的研究提出了建议。; 关键词分级处理农产品品质检测计算机视觉技术应用与发展高新技术光电技术分选技术; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TS749.7 [轻工技术与工程—制浆造纸工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名近红外光谱建模异常样品剔除准则与方法被引量：50: 5; 作者祝诗平王一鸣张小超吴静珠; 机构西南农业大学工程技术学院中国农业大学信息与电气工程学院中国农业机械化科学研究院; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期115-119,共5页; 基金国家计委高技术产业化示范项目(项目编号:计高技[2001]561号) 国家"九五"重点科技攻关项目(项目编号:990100112) 西南农业大学博士启动基金(2003)资助项目; 文摘介绍了近红外光谱 PCR/PL S建模时 ,训练集中异常样品的危害 ,以及剔除异常样品常用的基于预测浓度残差准则。针对剔除异常样品的“一审”法具有将非异常样品错误地当作异常样品的局限性 ,提出了一种“二审”法 ,采用“回收”算子 ,使最终模型保留了更多的样品 ,使模型更具有代表性和稳定性 ,进一步提高通过近红外光谱模型进行农产品品质检测的精度。; 关键词近红外光谱模型异常样品剔除准则剔除方法农产品品质检测主成分回归偏最小二乘法; Keywords Agricultural products, NIR, PCR, PLS, Outlier sample; 分类号 S375 [农业科学—农产品加工] TH744.1 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名我国机器视觉技术的发展前沿被引量：8: 6; 作者王巧华文友先刘俭英; 机构华中农业大学工程技术学院; 出处《农机化研究》北大核心 2002年第4期16-18,共3页; 文摘介绍了我国机器视觉技术自上世纪90年代后期以来的发展情况。从农产品品质检测、动物产品质量检测、在农业生产领域的应用以及在其他领域的应用等方面,综述了机器视觉技术的应用、研究与进展以及尚待解决的难点问题。; 关键词机器视觉技术动物产品品质检测农产品品质检测农业生产领域; Keywords machine vision technique development frontiers; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进分水岭算法及Hopfield神经网络的牛肉大理石纹等级评级方法被引量：4: 7; 作者孟祥艳; 机构西安工业大学电子信息工程学院; 出处《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期140-145,共6页; 文摘在HSV颜色空间H分量图像上进行分割预处理,结合改进分水岭算法对牛眼肌与大理石花纹区域进行精确分割,对中国、日本及美国的大理石纹的标准等级图的特征参数作相关性分析,优选出5个表征大理石纹分布的特征参数,提出一种基于图像处理及Hopfield神经网络的自动评级方法,结果表明,对大理石花纹分级准确率达到87.23%。; 关键词农产品品质检测及机器视觉牛肉大理石纹 HOPFIELD神经网络分水岭算法评级; Keywords quality inspection and machine vision of farm products beef marbling Hopfield network watershedalgorithm grading; 分类号 S24 [农业科学—农业电气化与自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	农产品品质检测中的计算机视觉及神经网络技术发展与动态	马成林杨秀坤陈晓光于海业	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	1997	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用	邓继忠张泰岭罗锡文	《广东农机》	2000	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	机器视觉技术在农产品尺寸和形状检测方面的应用	邓海霞刘友明熊利荣	《湖北农机化》	2006	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	农产品分级处理新技术	王巧华文友先	《农机化研究》北大核心	2003	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	近红外光谱建模异常样品剔除准则与方法	祝诗平王一鸣张小超吴静珠	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	50	在线阅读下载PDF 职称材料
6	我国机器视觉技术的发展前沿	王巧华文友先刘俭英	《农机化研究》北大核心	2002	8	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于改进分水岭算法及Hopfield神经网络的牛肉大理石纹等级评级方法	孟祥艳	《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料