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X射线图像技术对红毛丹内部品质的检测 总被引:4,自引:1,他引:4
研究了利用X射线图像处理及模式识别方法检测红毛丹内部品质——可食率、可溶性固形物含量。首先用阈值分割法去除红毛丹背景,然后用模糊C均值聚类方法来分割果肉区域。红毛丹可食率以分割出的果肉区域像素个数与整个果实区域像素个数之比来表征,实验结果表明,误判率小于10%。红毛丹可溶性固形物含量的X射线图像检测采用纹理特征描述的方法,利用直方图矩特征和支持向量机回归方法预测红毛丹可溶性固形物含量的相关系数最高可达87.2%。 相似文献
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基于支持向量机(SVM)的稻纵卷叶螟危害水稻高光谱遥感识别 总被引:5,自引:0,他引:5
对健康水稻叶片以及受稻纵卷叶螟危害后的水稻叶片进行了室内光谱的测定及分析。对430~530 nm和560~730 nm波段采用连续统去除的方法,分别提取了波深、斜率参量作为径向基核函数支持向量机的输入变量,利用LIBSVM软件包构建叶片高光谱识别模型。当参数γ和惩罚系数C分别取0.25和1时构建的径向基支持向量机模型的分类性能最佳,识别精度达100%。研究结果为实时水稻病虫害的早期监测以及田间管理提供了一定的理论基础。 相似文献
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为了对优质蛋、次品蛋和劣质蛋这3种皮蛋进行检测及分级,该文应用机器视觉结合近红外光谱技术,研究利用皮蛋凝胶品质无损检测的分级方法。首先采集皮蛋透射光图像,提取18个图像颜色特征值,然后将所提取的18维特征利用主成分分析(principal component analysis,PCA)进行降维,对PCA降维后的3个主成分建立遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-support vector machine,GA-SVM)分级模型,把皮蛋样本分为两大类:可食用蛋(优质蛋与次品蛋)与不可食用蛋(劣质蛋),劣质蛋测试集识别率为100%。然后在机器视觉分类结果的基础上,利用近红外光谱技术获取可食用蛋(优质蛋与次品蛋)的原始光谱,并进行多元散射矫正(multiplicative scatter correction,MSC),利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)降维提取特征波长,基于支持向量机(support vector machine,SVM)对特征波长变量建立分级模型,区分出优质蛋与次品蛋,优质蛋测试集识别率为96.49%,次品蛋识别率为94.12%。研究结果表明:基于机器视觉和近红外光谱进行皮蛋凝胶品质无损检测分级是可行的。 相似文献
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