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李红玲

作品数：1 被引量：63H指数：1
供职机构：甘肃农业大学工学院更多>>
发文基金：甘肃省干旱生境作物学重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇特征参数
  • 1篇农产
  • 1篇农产品
  • 1篇马铃薯
  • 1篇机器视觉
  • 1篇分选方法

机构

  • 1篇甘肃农业大学

作者

  • 1篇杨倩
  • 1篇毛红玉
  • 1篇孔彦龙
  • 1篇张明艳
  • 1篇高晓阳
  • 1篇杨占峰
  • 1篇李红玲

传媒

  • 1篇农业工程学报

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于机器视觉的马铃薯质量和形状分选方法被引量：63
2012年
马铃薯的质量和形状是机器视觉分级的2个重要特征和依据,为实现马铃薯质量与形状检测分级,该文提出了一种基于图像综合特征参数的分选方法。首先提取马铃薯俯视图的面积参数和侧视图的周长参数,通过回归分析建立马铃薯的质量检测模型,实现对马铃薯的质量分选;然后提取马铃薯俯视图像的6个不变矩参数,输入到已训练好的神经网络,完成对马铃薯形状分选。试验结果表明:该方法可以有效的检测马铃薯的质量并区分其形状,质量分选准确率为95.3%,薯形分选准确率为96%。可满足实际应用的要求。
孔彦龙高晓阳李红玲张明艳杨占峰毛红玉杨倩
关键词：农产品神经网络机器视觉马铃薯特征参数
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