江苏省自然科学基金(BK2011148)
- 作品数：21 被引量：151H指数：8
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- 相关机构：江南大学中国农业大学无锡出入境检验检疫局更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学轻工技术与工程理学更多>>
- 基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别被引量：29
- 2012年
- 玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6～911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.
- 黄敏朱晓朱启兵冯朝丽
- 关键词：高光谱图像玉米种子
- 基于高光谱图像技术的菜用大豆厚度检测被引量：5
- 2012年
- 菜用大豆厚度是划分菜用大豆等级的重要衡量指标之一。采用高光谱图像技术对菜用大豆的厚度进行预测。实验中选取200个菜用大豆作为测试样本,获取其高光谱反射图像,同时用数字式游标卡尺测量厚度值。选取400～1 000 nm范围的光谱信息,采用多元散射校正、标准归一化和导数计算对光谱数据预处理,结合偏最小二乘和多元线性回归两种分析方法建立厚度校正模型和预测模型。研究发现基于多元散射校正的偏最小二乘方法的模型精度较优,校正模型和预测模型的相关系数分别为0.956和0.933,均方根误差分别为0.59 mm和0.70 mm。研究结果表明可以利用高光谱图像技术预测菜用大豆厚度。
- 黄敏万相梅朱启兵张慜
- 关键词：菜用大豆高光谱图像厚度检测
- 基于光谱特征的玉米品种高光谱图像识别被引量：12
- 2012年
- 为了对玉米种子进行无损识别分类,对玉米种子的高光谱图像的光谱信息进行分析,探索高光谱图像技术在玉米种子识别分类上的可行性。利用波长范围为400～1 000 nm的高光谱图像采集系统采集11类共528粒玉米样本的高光谱图像;在每个玉米样本上提取感兴趣区域并获取此区域的平均光谱信息,对光谱曲线进行分析,去除12个奇异样本;结合偏最小二乘判别分析法对所选玉米种子样本识别分类。实验结果表明,在所选玉米样本的识别中训练集样本的识别精度可以达到99.22%,测试集样本的识别精度也达到了94.66%。研究结果表明,不同种类的玉米种子的光谱信息具有一定的差异性,利用高光谱图像技术提取其光谱信息对玉米种子品种进行无损识别分类是可行的。
- 冯朝丽朱启兵朱晓黄敏
- 关键词：光谱信息
- 基于主动轮廓模型的玉米种子高光谱图像分类被引量：7
- 2013年
- 提出将主动轮廓模型(Active contour model,ACM)应用于玉米种子的高光谱图像分割中。首先,通过高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,利用基于主动轮廓模型的图像分割法对玉米种子高光谱图像提取目标区域轮廓,得到单波段下每粒玉米种子12个形状特征参数,然后通过主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对特征数据降维,结合波段间的相关性选出12个最优波段,最后利用误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络模型进行建模分类,与传统的阈值分割法相比,取得了更好的分类效果。研究结果为高光谱图像目标轮廓提取提供了一种新方法。
- 黄敏朱晓朱启兵冯朝丽
- 关键词：高光谱图像玉米种子图像分割主动轮廓模型
- 基于非负矩阵分解一稀疏表示分类的玻璃缺陷图像识别
- 基于机器视觉的玻璃缺陷识别对于高效的生产优质玻璃具有重要意义论文提出了一种将非负矩阵分解与稀疏表示分类相结合的玻璃缺陷图像识别方法针对玻璃缺陷图像的高维特点,采用非负矩阵分解算法将高维缺陷图像分解为基图像和加权系数矩阵,...
- 杨宝朱启兵黄敏
- 关键词：特征提取非负矩阵分解
- 文献传递
- 基于ARM/GPRS/ZIGBEE水产养殖远程监控系统设计被引量：7
- 2012年
- 为了满足水产养殖智能化的要求,设计了水产养殖中水质参数的远程实时监控系统,该系统由基于传感器节点,汇聚节点的水质参数无线监测网络和远程数据管理节点组成。采用以CC2430为核心的ZigBee模块传感器节点方案,构建基于ZigBee协议的无线传感网,实现水质数据采集;应用以ARM9微处理器S3C2410开发的汇聚节点实现数据的汇聚和GPRS无线通信实现远程数据的传输。利用ZigBee技术和GPRS技术,此系统不仅满足了无线数据采集和数据传输的相关指标要求,而且有效地解决了水产养殖系统中布线困难、节点不可移动、不易维护等问题,满足了水产养殖中水质监测的需要。
- 刘玉飞黄敏朱启兵
- 关键词：远程监控ARM-LINUXGPRSZIGBEE
- 基于RGB颜色模型的红富士苹果表皮红色区域检测被引量：12
- 2016年
- 水果的颜色是水果分级的重要依据,影响着消费者的购买欲望。研究了一种基于RGB颜色模型的红富士苹果表皮红色区域检测算法。通过苹果RGB图像的光照补偿,降低光照变化和不均匀性带来的影响。在此基础上,计算各像素R、G、B分量的G/B和R/G比值,通过训练获得其分割阈值,实现苹果图像和背景的准确分割。最后用超红-超绿阈值分割法检测分割后的苹果图像的红色区域并计算其面积。实验结果表明:基于RGB颜色空间的红富士苹果表皮红色区域检测算法能够准确地检测出果皮表面的红色区域,满足红富士苹果颜色等级检测的需要。
- 黄兆良朱启兵
- 关键词：图像处理苹果
- 基于核映射稀疏表示分类的轴承故障诊断被引量：9
- 2013年
- 针对传统稀疏表示分类算法在低维空间分类精度难以保证问题,提出基于核映射的稀疏表示分类算法,并获得低维样本在高维空间坐标,样本间线性可分度得以改善;在此基础上,利用稀疏表示分类算法获得样本在高维空间的稀疏解。经滚动轴承故障分类实验验证,新算法对核参数具有较高的鲁棒性;可明显提高分类精度。
- 朱启兵杨宝黄敏
- 关键词：核映射轴承故障诊断
- 基于高光谱图像的玉米种子产地与年份鉴别被引量：12
- 2014年
- 提出了一种利用高光谱图像技术对玉米种子产地和年份的鉴别方法.首先采用高光谱成像系统采集不同产地和年份的玉米种子高光谱图像,利用主动轮廓模型对玉米种子高光谱图像进行轮廓提取,得到每粒玉米在400～1 000 nm共233个波段范围内的4个光谱特征,利用不同的特征及预处理方式结合偏最小二乘判别分析建立玉米种子的产地和年份鉴别模型.结果显示,利用最佳特征及预处理方式建立的玉米种子产地和年份鉴别模型中,训练集和测试集精度分别为99.11％和98.39％.研究结果表明,利用高光谱图像技术对玉米种子的产地和年份进行无损鉴别是可行的.
- 王庆国黄敏朱启兵孙群
- 关键词：高光谱图像玉米种子
- 基于局部学习的玉米种子近红外高光谱图像鉴选被引量：3
- 2015年
- 将局部学习算法引入到种子的近红外高光谱图像最优波段选择中，并建立偏最小二乘判别分析分类预测模型，实现少波段条件下的玉米种子的快速鉴选。实验共采集了6类样本共720粒的玉米种子在874～1734nm波段范围内的256幅近红外高光谱图像，利用局部学习算法获得波段的特征权重，并依据特征权重选择了最优波段。实验结果表明局部学习算法可有效获取最优鉴选波段，在13个最优波段条件下，对6组玉米种子可以获得平均纯度为95．97％的鉴选结果，为实现玉米种子的快速鉴选提供了一个合适的技术途径。
- 唐金亚黄敏朱启兵
- 关键词：光谱学玉米种子波段选择
