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高光谱图像技术在水果品质无损检测中的应用 总被引:9,自引:3,他引:6
传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应用于水果品质无损检测中存在的检测区域小、检测时间长、仅能检测表面情况等局限性。高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的。根据不同的采集设备,简介了两种获得高光谱图像的方法。综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,检测内容包括外观品质、损伤与缺陷,成熟度和坚实度,含糖量、含水率等内部品质,着重介绍了各高光谱图像的成像波段范围、分辨率、成像源,实验数据处理的方法以及实验结果等。根据综述所得提出了高光谱图像技术应用中需要解决的光谱降维、降低样品差异影响和实时检测平台搭建等问题。 相似文献
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一、前言 农机工业建设项目的经济评价是农机工业建设可行性研究的组成部分和重要内容,是农机工业建设项目决策科学化的重要手段。其主要任务是在国家现行财税制度和价格体系的条件下,在农机工业项目范围内,通过投入产出分析,计算项目的各项经济指标,以判别项目的财务可行性和经济合理性。 相似文献
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基于BP神经网络模型的荔枝树叶面积测定方法 总被引:7,自引:1,他引:7
为了准确、快速地测定荔枝树叶面积,设计了一个BP神经网络模型,输入参数为叶片长度和叶片最大宽度,输出参数为叶面积。用LI-3000A型叶面积仪测量所得到的样本数据对网络进行训练,测试样本的网络输出与网络目标的相关系数达0.99609,网络模型是有效的。用训练后的网络模型对10组未参加建模的样本数据进行叶面积测定,误差平方和为1.2929,优于回归方程法的2.511。训练好的BP神经网络模型可以在不破坏叶片的情况下,简单、快速、经济地测定大量的荔枝树叶片面积。 相似文献
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