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虚拟仪器及其在远程测控中的应用被引量：10: 2006年; 随着现代科技的不断发展,传统的测试仪器已经暴露出很多的弊端。到二十世纪末,美国NI公司提出了虚拟仪器,在测控领域掀起了一场技术革命。本文概述了虚拟仪器的概念、各组成部分及其虚拟仪器相对于传统仪器的优势,及其标志性语言LabVIEW的优特点;同时对虚拟仪器在远程测控中的应用作了详细的阐述。文章也对虚拟仪器的发展作了进一步的探讨。; 彭代慧祝诗平余建桥; 关键词：虚拟仪器 LABVIEW DATASOCKET

基于计算机视觉的花椒外观品质检测及其MATLAB实现被引量：23: 2008年; 为适应花椒快速、准确、自动分级的要求,提出了基于计算机视觉的花椒外观品质检测方法,以避免传统的人眼感观检测存在的可重复性差、效率低、随意性大等缺陷。针对Canny算子边缘检测后,花椒样本图像中仍有部分个体的边界不连续、直接对边缘检测结果填充时效果较差,提出了更能有效识别花椒籽粒的二次填充算法。通过分别比较椒籽、闭眼、果穗梗和果皮的凹性率、椭圆度、面积值,发现四种成分的同一形态特征有一定差异,可作分离参数。试验和数据分析表明,图像分辨率为600dpi时,取凹性率0.95、面积值7000像素可先分离出椒籽,再取椭圆度0.9能分离出果穗梗,最后取凹性率0.8964、椭圆度0.5072能有效区分余下的闭眼和果皮。利用MATLAB R2006a软件平台开发了花椒外观品质计算机视觉检测系统软件,实现了对颗粒均匀度、椒籽率、闭眼率和果穗梗率指标值的检测。试验结果表明:该方法合理有效、程序设计可靠、识别效果良好,对椒籽、果穗梗正确识别率达100%,闭眼及果皮正确识别率分别达89%、96.8%,为进一步完善花椒外观品质的计算机视觉检测提供了理论基础和技术支持。; 杨飞祝诗平邱青苗; 关键词：花椒计算机视觉边缘检测 MATLAB

基于PCA与GA的近红外光谱建模样品选择方法被引量：19: 2008年; 针对在利用遗传算法进行样品选择(SSGA)时,使用原光谱矩阵运算时间非常长的问题,提出了一种使用主成分得分矩阵代替原光谱矩阵进行选样的新算法(PCA-SSGA)。讨论了PCA-SSGA算法的主成分分解,染色体编码与解码,目标函数与适应度函数确定,选择算子、交叉算子、变异算子等。在VisualC++环境中开发了PCA-SSGA软件系统。通过对131份小麦籽粒样品针对其干基蛋白含量进行PCA-SSGA运算,经过39200代进化,最终找出最佳样品组合:样品数目由131减少为70,通过偏最小二乘留一法交叉验证(PLS-LOO-CV),决定系数(R2)由0.9477增加为0.9841,交叉验证预测均方差(RMSPCV)由0.3938减少为0.1934。从运算时间上看,PCA-SSGA进化一代时间是SSGA的1/2193,整个样品优选过程时间大大缩短,效率得以显著提高。试验结果表明:PCA-SSGA可以方便灵活地调整遗传算法的参数、自动地选择样品,这对优化农产品近红外光谱模型、进一步提高预测精度提供了很好的技术支持。; 祝诗平; 关键词：近红外光谱分析遗传算法主成分分析

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重庆市自然科学基金(2005BB2211)