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基于小波描述子的水果果形分类被引量：11: 2010年; 水果果形是水果分级的重要指标之一,该文提出了一种基于小波描述子的水果果形分类方法.通过提取水果轮廓计算出半径序列,并进行归一化处理,对归一化后的半径序列进行小波变换提取小波描述子;分别截取小波描述子12、20、36和67个系数点对水果边界进行重建.结果表明:用36个系数点就可较好地重建果形,匹配率为98.64%,用67个系数点可达相当高的精度,为99.96%;选取36个系数点作为果形特征,并运用核主成分分析(KPCA)提取分类所需的7个主要特征输入径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络进行分类,发现该方法分级准确率可达90%,效果优于傅里叶描述子,是一种有效地描述水果果形的方法.; 刘仰龙王从庆高珏许荣华; 关键词：水果分级小波变换小波描述子

基于RGB的干枣图像区域阈值分割算法的应用研究被引量：2: 2012年; 针对目前基于RGB模型的干枣彩色图像研究中的一系列问题,提取干枣图像大小与实际大小相差较大,算法复杂、速度慢,很难达到在线检测的要求,提出一种利用机器视觉技术以提取干枣图像目标的新方法,分别统计R、G、B各分量的灰度值,绘制相应直方图;通过分析比较,选取R-B分量灰度直方分布图作为确定阈值分割的依据,利用大津法自适应求出阈值,然后提出区域阈值分割方法,并对干枣图像进行阈值分割。多次实验证明,利用该算法提取干枣大小与实际大小非常接近,稳定性高,检测速度快,可以满足进行干枣的形状、表面缺陷等检测要求,能够满足机器视觉技术在线检测要求。; 夏勇陈斌李永华陈明; 关键词：干枣直方图阈值分割

光电式枣品质在线分级系统被引量：4: 2010年; 本文介绍了一种光电式枣品质在线分级系统,利用计算机视觉技术,可实现大小、颜色、外部缺陷等枣外观品质指标的分级。包括辊杠去杂列队系统、枣定向系统、计算机视觉识别系统、分级系统。辊杠去杂列队系统利用辊杠的间隙初步去除一些杂质和不适合作为商品果销售的枣,并使枣列队向前运输;枣定向系统通过运输滚轮的自转和运输段的倾斜,使枣的腰径方向和运输方向相同,便于计算机视觉检测和下果;计算机视觉识别系统可检测枣的表面积和枣的颜色,并以此为依据对枣进行分级,结合旋转编码器给出的位置信息,通过控制模块传送给分级执行机构,实现枣品质的在线分级。; 赵广华李鹏飞陆奎荣吴正祥邵天聪; 关键词：计算机视觉

量子进化算法在苹果漫透射近红外光谱分析中的应用被引量：6: 2011年; 为了研究量子进化算法(quantum-inspired evolutionary algorithm,QEA)在苹果漫透射近红外光谱分析中的应用,先用反向间隔偏最小二乘法(backward interval partial least squares,BiPLS)对光谱信息区间初步定位,再采用QEA算法选择波长点,建立糖度预测模型;同时采用遗传算法(geneticalgorithm,GA)选取波长点建立预测模型,并对2种算法的结果进行比较.结果表明:运行GA算法建立的GA-PLS模型变量数为110,校正均方根误差(root mean standard error of calibration,RMSEC)为0.582 0,预测均方根误差(root mean standard error of prediction,RMSEP)为0.612 3;运行QEA算法建立的QEA-PLS模型变量数为194,RMSEC为0.492 7,RMSEP为0.526 0.说明量子进化算法用于苹果漫透射近红外光谱分析可有效提高模型预测精度,相比遗传算法表现出更好的寻优能力.; 李军良王从庆; 关键词：量子进化算法近红外光谱

基于LS-SVM的苹果近红外光谱回归模型的研究被引量：6: 2011年; 提出了一种应用于苹果近红外光谱分析的LS-SVM回归模型;使用基于两层网格搜索的交叉验证算法确定LS-SVM的最优参数(γ,σ2),缩短搜索时间并提高了效率;针对LS-SVM稀疏性的缺乏和鲁棒性的不足,对模型进行优化训练。在不同方差的噪声下,通过优化训练模型的抗干扰能力明显强于常规训练模型;将优化后的LS-SVM模型应用于苹果酸度的预测,利用光纤光谱仪采集苹果近红外吸收光谱作为模型输入,使用酸度计测得苹果测量酸度值作为模型输出;实验结果表明,所建模型的相关系数和均方根误差为0.9615和0.0312,与MLR、PLR、ANN和常规LS-SVM模型比较,优化后的LS-SVM具有更好的回归性能。; 高珏王从庆; 关键词：最小二乘支持向量机近红外光谱苹果

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