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王伟

作品数:2 被引量:10H指数:2
供职机构:宁夏大学农学院更多>>
发文基金:宁夏回族自治区自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...

主题

  • 1篇多糖
  • 1篇酸奶
  • 1篇糖尿
  • 1篇糖尿病
  • 1篇糖尿病人
  • 1篇图像
  • 1篇图像处理
  • 1篇图像处理方法
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇主成分分析法
  • 1篇无损检测
  • 1篇无糖
  • 1篇像差
  • 1篇萝卜
  • 1篇马铃薯
  • 1篇南瓜多糖
  • 1篇南瓜酸奶
  • 1篇类胡萝卜素
  • 1篇葫芦科

机构

  • 2篇宁夏大学
  • 1篇西北农林科技...

作者

  • 2篇王伟
  • 1篇何建国
  • 1篇王松磊
  • 1篇吴龙国
  • 1篇贺晓光
  • 1篇刘贵珊
  • 1篇李亚蕾
  • 1篇苏文浩
  • 1篇杨波

传媒

  • 1篇浙江大学学报...
  • 1篇保鲜与加工

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2005
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
高光谱图像技术结合图像处理方法检测马铃薯外部缺陷被引量:7
2014年
利用高光谱图像技术在400-1000 nm 光谱区域检测马铃薯外部缺陷,通过特征波段主成分分析法和图像差值算法建立马铃薯外部缺陷在线无损检测方法.以6种缺陷类型(机械损伤、孔洞、疮痂、表面碰伤、绿皮、发芽)以及完好无损的合格马铃薯为研究对象,分别获取它们的高光谱图像,提取并分析高光谱图像中感兴趣区域的反射率光谱;利用主成分分析法对光谱数据降维,根据所有类型马铃薯第2主成分图像的权重系数曲线的局部极值选取5个特征波长(478,670,723,819,973 nm);然后对选出的特征波长进行主成分分析,得到5个新的主成分图像,并针对不同的马铃薯缺陷类型分别选出马铃薯缺陷部位与周围区域灰度值差别最明显的主成分图像,通过阈值分割、腐蚀、膨胀和连通度分析等图像处理方法对马铃薯的外部缺陷进行识别.结果表明,其正确识别率达到82.50%.为进一步消除马铃薯图像背景区域的灰度值对其缺陷部位的影响,同时提高缺陷部位与周围区域的对比度,利用图像差值算法,并与特征波长主成分分析法相结合,再经过阈值分割、腐蚀、膨胀和连通度分析等步骤进行识别.结果表明,全部7种类型马铃薯的正确识别率达到96.43%.说明高光谱图像技术结合图像处理方法可以有效地识别马铃薯外部缺陷.
苏文浩刘贵珊何建国王松磊贺晓光王伟吴龙国
关键词:马铃薯高光谱图像主成分分析法无损检测
无糖南瓜酸奶的研制被引量:3
2005年
李亚蕾杨波王伟
关键词:南瓜多糖酸奶无糖糖尿病人葫芦科植物类胡萝卜素
共1页<1>
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