陈卫东
- 作品数：44 被引量：90H指数：6
- 供职机构：河南工业大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程农业科学文化科学更多>>
- 基于双目立体视觉的粮食智能随机扦样方法
- 2023年
- 针对粮食收购入库环节,传统扦样方式常存在扦样区域划分不科学、扦取样品代表性不足、扦样效率不高等问题,以及“人情粮”等舞弊风险,提出一种基于双目立体视觉的粮食智能随机扦样方法。首先使用双目立体相机获取散粮运输车的左右图像,利用图像分割技术自动识别车厢厢体及装粮区域,然后按照预先设定的随机扦样规则划分扦样区域并得到一系列扦样点,接着通过视差分析和立体匹配得到扦样点的三维坐标信息,最后自动生成扦样机控制指令,实现全过程智能随机扦样。
- 楚天琦李智李智但乃禹杨卫东陈卫东杨卫东
- 关键词：双目立体视觉图像分割
- 基于遗传算法的图像特征选择被引量：10
- 2007年
- 针对模式识别时,提取的特征参数量大而又有冗余的现象,提出了基于遗传算法的特征选择方法。介绍了遗传算法的基本原理,阐述并设计了适应度函数和遗传算子。仿真实验表明,该方法在求解的效率和解的质量方面都达到了令人满意的效果。
- 陈卫东刘素华
- 关键词：遗传算法模式识别仓储物害虫
- 基于小波变换多尺度Harris角点检测算法被引量：3
- 2009年
- 提出一种新的基于小波变换的Harris多尺度角点检测算法,可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的Harris角点检测算法可能存在的角点信息丢失和易受噪声影响而检测出伪角点等缺点,测试实验表明,与传统Harris角点检测方法比较,本方法有角点检测率高,不易受噪声影响,检测到的角点具有较高的重复率等优点。
- 刘睿王锋陈卫东孔李军
- 关键词：角点检测小波变换多尺度重复率
- 一种基于机器视觉的碎米率智能检测方法
- 一种基于机器视觉的碎米率智能检测方法，包括如下步骤：S1、随机选取多组质量不同的大米样品并且采集样本图像，样本图像包括整米图像和碎米图像；S2、对整米图像进行前置处理优化；S3、基于整米图像中的米粒投影面积总和以及米粒个...
- 陈卫东李宛玉王莹范冰冰刘超
- 基于机器视觉的散装粮随机扦样方法研究被引量：1
- 2023年
- 针对粮食收购过程中扦样设区选点不科学、不合理导致的扦取样品代表性不足和存在人为舞弊风险的问题,提出一种结合双目视觉与图像分割技术的散装粮随机扦样方法。首先使用双目相机获取装粮区域图像信息并校正,利用Unet网络模型实现校正后左图像目标分割,再使用Opencv计算目标区域4个角点像素坐标,根据扦样规则将目标区域划分为多个扦样区域并随机生成扦样点,最后针对BM匹配算法生成视差图效果较差的问题,采用SGBM(Semi-Global Matching)半全局立体匹配算法对校正后左右图像立体匹配,根据匹配结果完成扦样点三维空间定位。实验结果表明,所述方法针对装粮区域有较好的识别效果,并且实现了在3 m范围内扦样点的随机选取与定位,对粮食扦样环节的自动化和智能化发展提供了技术支撑。
- 李智李智李磊杨卫东李磊
- 关键词：机器视觉图像分割双目视觉
- 一种用于谷氨酰胺定量分析的波长选择方法及装置
- 本发明涉及一种用于谷氨酰胺定量分析的波长选择方法及装置，属于太赫兹光谱技术领域。本发明采用遗传算法进行波长选择，通过随机生成一个大小为S的初始种群，根据谷氨酰胺样品定量分析的误差构造适应度函数，利用该适应度函数从上述种群...
- 李智王孝成陈卫东葛宏义管爱红廉飞宇
- 文献传递
- 一种粮仓粮食库存动态监管方法和装置
- 本发明涉及一种粮仓粮食库存动态监管方法和装置，对采集到的仓内实际的粮面图像进行处理，识别出粮面图像中的粮面区域和参考对象，计算粮面区域边缘与参考对象之间的像素距离，并与前一次计算得到的像素距离做差，得到像素距离差；如果这...
- 李智李磊杨卫东王珂陈卫东甄彤
- 基于差分进化的组氨酸太赫兹吸收谱波长选择方法及装置
- 本发明涉及一种基于差分进化的组氨酸太赫兹吸收谱波长选择方法及装置。本发明首先对初始种群进行基于差分的变异操作和交叉操作，以得到交叉种群；然后分别利用初始种群和交叉种群从组氨酸样品的太赫兹吸收谱中进行选取，利用所构造的适应...
- 李智管爱红王珂廉飞宇陈卫东
- 文献传递
- 基于差分进化的谷氨酰胺太赫兹谱波长选择方法及装置
- 本发明涉及一种基于差分进化的谷氨酰胺太赫兹谱波长选择方法及装置。本发明首先对初始种群进行基于差分的变异操作和交叉操作，以得到交叉种群；然后分别利用初始种群和交叉种群从谷氨酰胺样品的太赫兹吸收谱中进行选取，利用所构造的适应...
- 李智管爱红王珂廉飞宇陈卫东
- 文献传递
- 基于机器视觉的粮食外观品质检测研究进展
- 2022年
- 外观品质是粮食收购、定等的重要依据,其检测结果的准确度直接关系到购销双方。快速无损检测技术对于提高粮食收购效率、降低劳动强度、提升基层粮食企业质检能力具有重要意义。同时,机器视觉技术在农产品无损检测领域的研究日趋成熟,在粮食外观品质检测方面的应用也逐渐深入。综述了图像采集、图像处理、特征提取以及分类算法在粮食外观品质检测中的成果和应用,讨论了这些方法的发展现状及不足,同时对该领域的发展趋势与未来研究方向进行了展望。
- 陈卫东李宛玉李智
- 关键词：无损检测机器视觉
