广东省科技计划工业攻关项目(2006B50106002)
- 作品数：4 被引量：192H指数：4
- 相关作者：洪添胜李震乔军刘敏娟赵祚喜更多>>
- 相关机构：华南农业大学中国农业大学更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家留学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信更多>>
- 植物多叶片图像目标识别和叶面积测量方法被引量：21
- 2007年
- 分析了图像处理方法测量叶面积中采用CCD照相机和扫描仪2种采集设备各自的优、缺点.针对目前各种叶面积测量方法均为逐片测量的局限性,以MATLAB数学分析软件为平台开发了对多叶片扫描图像中各叶片进行目标识别和面积计算的算法.试验结果表明,该算法在叶片间不重叠的条件下识别准确率达到100%,测量得到的叶面积与采用称重法得到的叶面积间的相对误差为2.43%,决定系数(R2)为0.9996.试验证明,该算法可以实现对多叶片扫描图像中各叶片的准确识别和叶面积测量.
- 李震洪添胜吴伟斌张文昭刘敏娟
- 关键词：目标识别叶面积图像处理平台扫描仪
- 基于高光谱图像技术的雪花梨品质无损检测被引量：116
- 2007年
- 为探讨基于高光谱图像技术对雪花梨品质进行无损检测的可行性,研究了利用高光谱图像系统提取雪花梨中糖和水的光谱响应和形态特征参数,获取样品含糖量和含水率的敏感水分吸收光谱带,利用人工神经网络建立雪花梨含糖量和含水率预测模型及利用投影图像面积预测雪花梨鲜重。结果表明,基于高光谱图像技术对雪花梨品质进行无损检测是可行的。雪花梨含糖量预测值和实际值间相关系数R为0.996,误差平均值为0.5°Brix;含水率预测值和实际值间相关系数R为0.94,相对误差平均值为0.62%;鲜重预测值和实际值间相关系数R为0.93。
- 洪添胜乔军Ning WangMichael O. Ngadi赵祚喜李震
- 关键词：高光谱图像雪花梨无损检测人工神经网络水果品质
- 基于计算机视觉的荔枝检测与分级方法
- 为提高荔枝商品化处理水平,搭建了一套适合荔枝等水果进行品质自动检测与分级的计算机视觉系统,通过对图像灰度变换、去除噪声、图像增强、图像分割等多种低层处理方法的对比研究,确定了适合于荔枝检测与分级的预处理方法。试验结果表明...
- 刘敏娟洪添胜李震吴伟斌刘志壮
- 关键词：计算机视觉荔枝
- 文献传递
- 基于人工神经网络的苹果糖度检测波长选取
- 为研究苹果内部品质,利用美国ASD公司生产的FieldSpec3便携式地物波谱仪对苹果进行反射率的光谱测量,将所得近红外光谱数据按照近红外短波和近红外长波分为两组,其中近红外短波选取的波长范围为400-1100nm,长波...
- 张昆洪添胜代芬尹令代秋芳
- 关键词：苹果人工神经网络
- 文献传递
- 高光谱图像技术在水果品质无损检测中的应用被引量：54
- 2007年
- 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。
- 洪添胜李震吴春胤刘敏娟乔军Wang Ning
- 关键词：水果品质无损检测机器视觉水果分级
- 龙眼表面农药残留的无损检测研究——基于近红外光谱分析被引量：16
- 2010年
- 为进一步探索水果农药残留的快速无损检测技术,利用近红外反射光谱分析技术,对常用的高残留农药敌百虫和敌敌畏在龙眼表面残留的无损检测进行了研究。首先在500～1000nm波段范围内,将采集到的漫反射光谱数据进行主成分分析,利用主成分1和主成分2的得分值对样本进行聚类分析,得到较好的聚类结果;然后用各类样本的主成分得分作为神经网络的输入,建立了三层的BP人工神经网络模型,并进行了农药残留检测。结果表明,对敌百虫农药残留的检测正确率为93%,对敌敌畏农药残留的检测正确率为80%,为水果表面的农药残留快速无损检测探索了一条可能的新途径。
- 代芬张昆洪添胜洪涯
- 关键词：近红外光谱农药残留主成分分析人工神经网络龙眼
