科技部科研院所社会公益研究专项(2004DIB5J172)
- 作品数：9 被引量：57H指数：5
- 相关作者：章程辉刘木华王群韩东海黄勇平更多>>
- 相关机构：中国农业大学中国热带农业科学院海南大学更多>>
- 发文基金：科技部科研院所社会公益研究专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 计算机视觉在毛叶枣可食率估测中的应用研究被引量：3
- 2011年
- 随着食品加工业的发展,对果实的自动分级技术要求越来越高,仅仅依据果皮损伤情况、色泽、果梗保存情况等指标项来进行水果品质分级已不能满足生产需要,可食率便成为对果实品质筛选分级的一个重要参考指标。为此,阐述了一种基于计算机视觉技术对毛叶枣可食率的无损估测方法,即在不破坏果实完整性的情况下,通过对毛叶枣的X光透视图像进行处理,分别估测出毛叶枣果实和果核的体积、质量,进而完成对可食率的估算。
- 晁德起章程辉黄勇平
- 关键词：毛叶枣可食率X射线计算机视觉
- 红毛丹色泽品质的计算机视觉分级技术研究被引量：9
- 2005年
- 应用计算机视觉研究了红毛丹外观色泽品质的分级检测技术。通过CCD采集红毛丹可见光图像,经O STU分割算法来分割图像背景后,采用面积标记算法得到去除长穗梗区域的红毛丹图像;然后提取基于色度的红毛丹图像的彩色纹理特征,并用多分类支持向量机的模式识别方法来识别红毛丹色泽等级。结果表明,该模型对4个色泽等级的红毛丹的正确分类率分别是94%、88%、89%和95%,且具有较好的稳定性。与人工神经网络方法预测结果比较,该方法具有速度快、识别能力强的特点。
- 章程辉刘木华王群
- 关键词：红毛丹图像处理色泽支持向量机
- X射线图像技术对红毛丹内部品质的检测被引量：9
- 2005年
- 研究了利用X射线图像处理及模式识别方法检测红毛丹内部品质——可食率、可溶性固形物含量。首先用阈值分割法去除红毛丹背景,然后用模糊C均值聚类方法来分割果肉区域。红毛丹可食率以分割出的果肉区域像素个数与整个果实区域像素个数之比来表征,实验结果表明,误判率小于10%。红毛丹可溶性固形物含量的X射线图像检测采用纹理特征描述的方法,利用直方图矩特征和支持向量机回归方法预测红毛丹可溶性固形物含量的相关系数最高可达87.2%。
- 章程辉王群
- 关键词：X射线图像支持向量机模式识别可食率
- 应用X射线CT图像技术检测红毛丹内部品质的试验研究被引量：17
- 2005年
- 水果内部品质检测是当前农产品品质检测的技术难点。进行了利用X射线CT图像技术方法检测红毛丹内在品质-可食率、可溶性固形物含量的试验研究。首先用阈值法去除X射线CT图像背景,然后用面积阈值法来提取果肉区域。红毛丹可食率以分割果肉区域像素值与整个果实区域像素值之比来表示,实验结果表明误判率为8.3%。基于X射线CT值的红毛丹可溶性固形物含量预测模型的相关系数达92%。
- 章程辉刘纯青刘木华王群
- 关键词：红毛丹图像处理
- 红毛丹组织X射线衰减系数与其密度的相关性被引量：5
- 2006年
- 通过分别测定红毛丹果实各部分的厚度,并利用X射线图像测定射线强度,研究其X射线衰减系数,同时研究衰减系数与其密度的相关性,建立射线强度和厚度的回归方程以及果实的衰减系数与果实的果皮、果肉、果仁衰减系数的关系,为外形尺寸大小的分级奠定基础。
- 章程辉徐志韩东海
- 关键词：红毛丹X射线
- 视觉系统开发模块在芒果果面缺陷检测中的应用被引量：6
- 2009年
- 探讨应用视觉系统开发模块进行芒果果面缺陷检测的方法。通过CCD采集芒果白光图像,分析确定所需图像区域的算法,采用面积标定法获得芒果缺陷图像,利用线性回归分析确定测量值和真实值之间的相关性。通过试验证明,该方法对检测芒果果面缺陷分级的相关检验性结果r为0.999,计算机视觉的检测结果与人工检测结果的误差小于0.3%,且具有较好的稳定性。
- 刘静黄勇平章程辉
- 红毛丹外形尺寸的图像处理技术研究被引量：10
- 2006年
- 分别用可见光图像和X射线图像检测红毛丹的外形尺寸,结果表明采用X射线图像检测技术能较准确地预测红毛丹的外形尺寸。
- 章程辉刘木华韩东海
- 关键词：可见光图像X射线图像
- 绿橙表面缺陷的计算机视觉分级技术被引量：5
- 2009年
- 应用计算机视觉研究了绿橙表面缺陷的分级检测技术。通过CCD采集绿橙的可见光图像,经图像低层处理后,采用美国National Instruments Vision Assistant软件测得绿橙的果实横径、整果和缺陷像素数值,将果实横径像素数变换成实际的果实横径后,即可求出绿橙的表面积;再根据绿橙的表面积和整果、缺陷像素数之间的比例关系计算出缺陷面积,进而对其进行分级。检测结果表明,该方法对绿橙的4个质量等级的正确分级率分别是97.44%,91.49%,91.78%和95.12%。
- 陈小娜章程辉
- 关键词：绿橙计算机视觉
- 毛叶枣的计算机视觉分级技术研究被引量：3
- 2011年
- 根据农业部发布的农业行业标准NY/T484-2002,基于NI Vision Assistant系列软件对毛叶枣提出了一种自动分级方法。以黑色传送带为背景,采用CCD摄像机在毛叶枣样本的滚动中采集图像,通过对图像进行初步分割、灰度化、平滑去噪、增强、边缘检测、二值化等处理得出样本果实大小、表面缺陷大小以及果梗识别,进而借助机械手完成对毛叶枣品质的自动分级,识别结果与人工挑选结果吻合率分别达到:优等品吻合92.43%,一等品吻合96.34%,二等品吻合95.60%,残次品吻合95.95%。
- 晁德起章程辉黄勇平陈晓娜
- 关键词：毛叶枣ASSISTANT
