中国粮油学报
中國糧油學報
중국량유학보
JOURNAL OF THE CHINESE CEREALS AND OILS ASSOCIATION
2010年
11期
114-118
,共5页
花生%品质检测分析%图像处理%人工神经网络%仿真平台
花生%品質檢測分析%圖像處理%人工神經網絡%倣真平檯
화생%품질검측분석%도상처리%인공신경망락%방진평태
针对目前花生外观品质检测的局限性,提出采用图像处理的方法进行的花生外观品质的检测,并基于Matlab的图形用户界面(GUI)环境建立仿真平台,平台集成了ANN、SVM等模式识别新方法和相应的经典图像处理算法,并给出了在该平台上的仿真实例,针对10个品种、14种品质的单籽粒图片共4 800副,检测了形态、颜色和纹理3大类共33个特征,采用了基于ANN和SVM识别模型对花生的商业规格、品种和品质进行了检测,总体检测正确率达到了97%以上,该平台具有良好的交互性、扩展性、可视性和实用性,对花生外观品质评价结果客观量化、快速无损.该平台在花生的生产、流通、贸易领域具有一定的实用性.
針對目前花生外觀品質檢測的跼限性,提齣採用圖像處理的方法進行的花生外觀品質的檢測,併基于Matlab的圖形用戶界麵(GUI)環境建立倣真平檯,平檯集成瞭ANN、SVM等模式識彆新方法和相應的經典圖像處理算法,併給齣瞭在該平檯上的倣真實例,針對10箇品種、14種品質的單籽粒圖片共4 800副,檢測瞭形態、顏色和紋理3大類共33箇特徵,採用瞭基于ANN和SVM識彆模型對花生的商業規格、品種和品質進行瞭檢測,總體檢測正確率達到瞭97%以上,該平檯具有良好的交互性、擴展性、可視性和實用性,對花生外觀品質評價結果客觀量化、快速無損.該平檯在花生的生產、流通、貿易領域具有一定的實用性.
침대목전화생외관품질검측적국한성,제출채용도상처리적방법진행적화생외관품질적검측,병기우Matlab적도형용호계면(GUI)배경건립방진평태,평태집성료ANN、SVM등모식식별신방법화상응적경전도상처리산법,병급출료재해평태상적방진실례,침대10개품충、14충품질적단자립도편공4 800부,검측료형태、안색화문리3대류공33개특정,채용료기우ANN화SVM식별모형대화생적상업규격、품충화품질진행료검측,총체검측정학솔체도료97%이상,해평태구유량호적교호성、확전성、가시성화실용성,대화생외관품질평개결과객관양화、쾌속무손.해평태재화생적생산、류통、무역영역구유일정적실용성.
