期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于计算机视觉的玉米粒形检测方法
被引量：
18
1
作者
万鹏
孙钟雷
宗力
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期107-110,共4页
提出了利用计算机视觉技术检测整粒玉米和破碎玉米的方法,以适应快速准确检测玉米品质的要求。设计了一套基于计算机视觉技术的玉米粒形检测装置,开发了玉米粒形检测算法;首先采用玉米粒形检测装置获取玉米籽粒图像,再对图像进行预处理...
提出了利用计算机视觉技术检测整粒玉米和破碎玉米的方法,以适应快速准确检测玉米品质的要求。设计了一套基于计算机视觉技术的玉米粒形检测装置,开发了玉米粒形检测算法;首先采用玉米粒形检测装置获取玉米籽粒图像,再对图像进行预处理,然后根据玉米籽粒的特点提取面积、周长、长、宽等8个特征参数,将粒形特征参数作为输入值构建BP神经网络对玉米的粒形进行检测。结果表明:该方法对整粒玉米检测的准确率为97.50%;对破碎玉米检测的平均准确率为91.83%。
展开更多
关键词
计算机视觉
粒形检测
BP
神经网络
玉米
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于霍特林变换的稻米彩色图像粒形检测算法
被引量：
5
2
作者
刘璎瑛
丁为民
+1 位作者
陈建伟
沈明霞
《中国水稻科学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期325-328,共4页
利用稻米分割后轮廓灰度图与背景灰度图的灰度均值之差和灰度方差之差进行米粒图像分割效果定量评价,对7个彩色通道的稻米图像进行分割评判,选取I1(红色、绿色、蓝色通道的平均值)通道进行稻米图像分割。提取分割后标注的单粒米粒边界...
利用稻米分割后轮廓灰度图与背景灰度图的灰度均值之差和灰度方差之差进行米粒图像分割效果定量评价,对7个彩色通道的稻米图像进行分割评判,选取I1(红色、绿色、蓝色通道的平均值)通道进行稻米图像分割。提取分割后标注的单粒米粒边界的二维坐标向量,对坐标向量进行霍特林变换,通过计算变换后米粒最小外接矩阵来表征稻米粒形,简化了现有的稻米粒形检测算法。检测稻米粒型时,算法在MATLAB7.5.0环境下运行。该算法所得米粒长宽比与人工检测结果的平均相对误差为1.65%,每幅图像平均耗时0.323s;而最小外接矩形算法的平均相对误差为2.24%,每幅图像平均耗时2·837s。
展开更多
关键词
霍特林变换
稻米
彩色图像
颜色通道
粒形检测
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于计算机视觉的玉米粒形检测方法
被引量：
18
1
作者
万鹏
孙钟雷
宗力
机构
华中农业大学工学院
长江师范学院生命科学与技术学院
出处
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期107-110,共4页
基金
华中农业大学引进人才科研启动基金(52204-09079)
重庆市教委科学技术研究(KJ101302)
文摘
提出了利用计算机视觉技术检测整粒玉米和破碎玉米的方法,以适应快速准确检测玉米品质的要求。设计了一套基于计算机视觉技术的玉米粒形检测装置,开发了玉米粒形检测算法;首先采用玉米粒形检测装置获取玉米籽粒图像,再对图像进行预处理,然后根据玉米籽粒的特点提取面积、周长、长、宽等8个特征参数,将粒形特征参数作为输入值构建BP神经网络对玉米的粒形进行检测。结果表明:该方法对整粒玉米检测的准确率为97.50%;对破碎玉米检测的平均准确率为91.83%。
关键词
计算机视觉
粒形检测
BP
神经网络
玉米
Keywords
computer vision, kernel shape detection, BP neural network, maize
分类号
TS210.7 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于霍特林变换的稻米彩色图像粒形检测算法
被引量：
5
2
作者
刘璎瑛
丁为民
陈建伟
沈明霞
机构
南京农业大学工学院
江苏省粮食局粮油质量监测所
出处
《中国水稻科学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期325-328,共4页
基金
国家863计划资助项目(2008AA100903)
江苏省科技支撑计划资助项目(BE2008401)
文摘
利用稻米分割后轮廓灰度图与背景灰度图的灰度均值之差和灰度方差之差进行米粒图像分割效果定量评价,对7个彩色通道的稻米图像进行分割评判,选取I1(红色、绿色、蓝色通道的平均值)通道进行稻米图像分割。提取分割后标注的单粒米粒边界的二维坐标向量,对坐标向量进行霍特林变换,通过计算变换后米粒最小外接矩阵来表征稻米粒形,简化了现有的稻米粒形检测算法。检测稻米粒型时,算法在MATLAB7.5.0环境下运行。该算法所得米粒长宽比与人工检测结果的平均相对误差为1.65%,每幅图像平均耗时0.323s;而最小外接矩形算法的平均相对误差为2.24%,每幅图像平均耗时2·837s。
关键词
霍特林变换
稻米
彩色图像
颜色通道
粒形检测
Keywords
Hotelling transform
rice
color image
color bands
grain type detection
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
S511.033 [农业科学—作物学]
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
基于计算机视觉的玉米粒形检测方法
万鹏
孙钟雷
宗力
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于霍特林变换的稻米彩色图像粒形检测算法
刘璎瑛
丁为民
陈建伟
沈明霞
《中国水稻科学》
CAS
CSCD
北大核心
2010
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
