模糊识别技术在大田害虫检测系统中的应用

介绍了基于模糊识别技术的大田害虫实时检测系统。该系统运用修正的自适应邻域平均法增强大田害虫图像的质量，用数学形态学开、闭运算将害虫从背景中分割出来，并利用去除杂点法对分割后的二值图像进行滤波。从其十多个形态学特征中选取出7个有效特征，采用了模糊识别算法进行了分类。识别正确率达到了97．7％。     

基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统软件设计

介绍了基于机器视觉的储粮害虫智能检测系统软件部分各主要环节的具体实现。该系统运用图像差分法及自适应图像增强法提高粮虫样本图像的质量，利用改进的直方图阈值将粮虫从背景中分割开来，并运用数学形态学处理法进行了滤波。以提取出的粮虫面积、周长、复杂度为特征，运用基于模糊决策的分类器对粮仓中常见的9种、7类害虫进行分类，识别正确率达到95.2%。     

神经网络在储粮害虫识别中的应用

重点研究了基于图像识别的储粮害虫自动检测系统中的粮虫分类环节。对分割后的储粮害虫二值化图像，从10多个形态特征中选择出5个有效的特征；将GA和BP算法相结合来训练神经网络，克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷，对4类害虫的20个样本的识别率达到100%，为系统的实际应用奠定了基础。     

天然抗氧化剂在肉制品中的应用研究

由于合成抗氧化剂具有潜在的毒性影响,加之消费者对购买天然产品兴趣的日益增加,肉类行业一直在寻找天然抗氧化剂的来源。水果和其他植物材料由于具有较高的酚类化合物含量,相比于传统抗氧化剂提供了一个好的选择。许多研究将茶多酚、葡萄籽提取物、石榴、松树皮提取物、迷迭香等作为抗氧化剂应用于肉类制品中。作者综述了几种天然抗氧化剂在肉制品中的应用。     

基于SVM的储粮害虫图像识别分类

粮虫图像识别属于小样本、参数多和特征之间混合度大的分类问题,因此分类器的设计是自动检测系统的关键环节.为此,采用网格搜索法,以SVM交叉验证训练模型的识别率为判别准则,对支持向量机分类器的参数和进行优化.应用SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,识别率达到93%以上.结果证实了基于SVM的分类器可进一步提高粮虫识别的精度.