| 基于支持向量机的缺陷红枣机器视觉识别 |
| |
| 引用本文： | 赵杰文,刘少鹏,邹小波,石吉勇,殷小平. 基于支持向量机的缺陷红枣机器视觉识别[J]. 农业机械学报, 2008, 39(3): 113-115 |
| |
| 作者姓名： | 赵杰文 刘少鹏 邹小波 石吉勇 殷小平 |
| |
| 作者单位： | 江苏大学食品与生物工程学院,212013 镇江市 |
| |
| 基金项目： | 江苏省自然科学基金 , 教育部高等学校博士学科点专项科研基金 , 江苏省自然科学基金 |
| |
| 摘 要： | 在枣的干制过程中形成的油头枣、浆头枣、霉烂枣是最常见的缺陷枣,它们整体或局部颜色偏暗、偏黑,有必要通过机器视觉技术将其识别出来.在HIS颜色空间中,提取H的均值和均方差作为红枣的颜色特征值,利用支持向量机识别缺陷红枣.实验结果表明,识别准确率可以达到96.2%,优于人工神经网络的89.4%.
|
| 关 键 词： | 机器视觉 识别 红枣 支持向量机 |
| 修稿时间： | 2007-01-12 |
Recognition of Defect Chinese Dates by Machine Vision and Support Vector Machine |
| |
| Zhao Jiewen,Liu Shaopeng,Zou Xiaobo,Shi Jiyong,Yin Xiaoping. Recognition of Defect Chinese Dates by Machine Vision and Support Vector Machine[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2008, 39(3): 113-115 |
| |
| Authors: | Zhao Jiewen Liu Shaopeng Zou Xiaobo Shi Jiyong Yin Xiaoping |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《农业机械学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《农业机械学报》下载全文 |
|
