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板材图像识别中颜色特征参数的提取 总被引:3,自引:0,他引:3
简述了彩色图像处理技术中颜色模型的选择,介绍了用来表征颜色的特征量含义,提取东北常见4个树种表面颜色特征参数值,并对各参数值进行了比较分析。按颜色参数用自组织竞争神经网络进行了分类,取得了比较好的分类效果。 相似文献
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采用模拟退火算法,并融合了遗传算法的杂交和变异思想,对粒子群进行寻优运算,利用优化后的SA-PSO对BP神经网络权值和阈值进行优化.通过对拖拉机变速箱的齿轮故障进行诊断,结果表明,该方法解决了基本粒子群算法迭代速度慢容易陷入早熟问题;同时克服了传统BP算法容易陷入局部最小问题.与传统BP算法和Elman算法比较,在网络性能、收敛速度方面均优于前者,可以推广应用到其他故障模式和特征量之间具有非线性关系的故障诊断领域. 相似文献
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计算机视觉鸭蛋品质检测中,目标与背景的有效分割尤为重要。为了解决传统灰度阈值分割存在的弊端,构造图像的灰度-梯度共生矩阵,提出基于灰度、梯度信息和最大熵原理的二维阈值分割方法。通过统计目标和背景的熵,并使二者和最大,确定与此对应的灰度、梯度值,即为最佳分割阈值。采用数学形态学方法对分割图像后进行处理,去除噪声点,使分割效果更理想。实验表明,该方法有效。 相似文献
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基于直方图和颜色矩方法的木材表面颜色特征的表达 总被引:2,自引:0,他引:2
简述了彩色图像处理中颜色空间的选择,分别用直方图和颜色矩方法表达木材表面的颜色特征。从H分量直方图可知,H分量在色彩上有较好的分类性,反映出木材彩色特征的变化。用颜色矩特征值作为BP神经网络的输入,对东北常见树种按颜色进行了分类,分级正确率达到了96.7%。 相似文献
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详细阐述了吉布斯-马尔可夫随机场模型的基本原理,并针对板材表面纹理特征建立吉布斯-马尔可夫随机场模型。研究了吉布斯-马尔可夫随机场模型的参数估计过程,并在试验数据的基础上验证了吉布斯-马尔可夫随机场模型在纹理分析中的可行性。 相似文献
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王业琴 《林业机械与木工设备》2006,34(8):27-29
针对木材表面颜色自动分类的难题,在RGB颜色空间,将R、G、B三个颜色矩阵融合成一个特征矩阵,再对这个特征矩阵提取颜色三阶矩参数作为木材表面颜色分类的特征参数,设计了适合木材表面颜色分类的BP神经网络分类器,分类识别率达到98.67%,验证了提取特征参数的有效性。 相似文献
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为了实现鸭蛋重量的智能检测,提出基于计算机视觉鸭蛋重量检测方法。首先构造鸭蛋图像的灰度—梯度共生矩阵,根据最大熵原理求出最佳灰度和梯度分割阈值,实现二维阈值分割;其次采用数学形态学方法进行分割图像后处理,去除蛋壳表面存在的伪目标,统计鸭蛋区域像素点;最后利用多项式拟合方法建立面积与鸭蛋重量关系。试验表明,检测误差在±2g以内,平均误差为-0.13353 g,检测精度能够满足生产加工需求。 相似文献