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乔林

作品数：2 被引量：2H指数：1
供职机构：郑州轻工业学院物理与电子工程学院更多>>
发文基金：河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目国家自然科学基金国家大学生创新性实验计划更多>>
相关领域：农业科学轻工技术与工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇专利

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇载物台
  • 1篇上位机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇图像
  • 1篇图像传输
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇网络
  • 1篇网络模型
  • 1篇无损检测
  • 1篇结构光
  • 1篇矩阵
  • 1篇灰度
  • 1篇灰度共生矩阵
  • 1篇检测仪
  • 1篇共生矩阵
  • 1篇光源
  • 1篇BP神经

机构

  • 2篇郑州轻工业学...

作者

  • 2篇张志峰
  • 2篇翟玉生
  • 2篇乔林
  • 2篇吴凡
  • 1篇刘海增
  • 1篇王新杰
  • 1篇苏玉玲
  • 1篇李世海

传媒

  • 1篇轻工学报

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2015
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
棉花轧工质量检测仪
本实用新型公开了一种棉花轧工质量检测仪，包括工作台，工作台上安装有载物台、图像采集器和光源；光源通过光源支架滑动安装在载物台的侧边，图像采集器通过支架安装在载物台的上方，且图像采集器位于光源的反射光平面上；图像采集器经通...
张志峰乔林翟玉生吴凡汤一明苏玉玲王新杰刘海增
文献传递
基于BP神经网络的堆积状不同品种茶叶识别研究被引量：2
2017年
提出了一种对于堆积状不同品种茶叶的快速无损检测方法.所检测茶叶为自然颗粒堆积状,通过彩色相机拍摄茶叶彩色图像,经过图像预处理和灰度共生矩阵分析,获得茶叶纹理特征,经主成分分析后,得到3个特征参量作为BP神经网络模型的输入,建立模式识别模型.结果表明,该方法对于未知32个预测样本的识别率达到93.8%,实现了茶叶品种的无损快速检测,提高了茶叶在生产、加工、贸易过程中品种识别的准确性.
张志峰李世海汤一明乔林吴凡翟玉生
关键词：灰度共生矩阵BP神经网络模型主成分分析
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