国家自然科学基金(60665002)
- 作品数：5 被引量：116H指数：5
- 相关作者：马本学应义斌饶秀勤桂江生沈飞更多>>
- 相关机构：石河子大学浙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学理学更多>>
- 高光谱成像在水果内部品质无损检测中的研究进展被引量：62
- 2009年
- 随着高光谱成像技术的日趋成熟与高光谱成像硬件、软件成本的不断下降,以及高光谱图像数据处理算法的不断改进,应用高光谱成像技术对水果品质进行无损检测成为当前研究热点之一。为了能跟踪国内外的最新研究成果,对高光谱成像在水果内部品质(成熟度、坚实度、可溶性固形物、水分)检测研究进行综述,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考。
- 马本学应义斌饶秀勤桂江生
- 关键词：高光谱成像水果无损检测
- 基于近红外漫反射光谱的香梨类别定性分析被引量：26
- 2009年
- 基于近红外（near infrared,NIR）漫反射光谱分析技术对库尔勒香梨中的脱萼果和宿萼果进行了自动化判别试验研究。用对不同波段范围、不同光谱预处理方法（MSC、SNV、微分光谱）和不同主成分因子数对香梨类别判别结果的影响进行了对比分析,建立了香梨类别的定性判别模型。研究结果表明：用判别分析（discri mant analysis,DA）方法在9091~4000cm-1范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对校正集正确分类率达100%,预测集正确分类率为95%。
- 马本学饶秀勤应义斌沈飞樊玉霞
- 关键词：近红外香梨
- 基于机器视觉和人工神经网络的库尔勒香梨颜色分级被引量：9
- 2010年
- 为实现香梨颜色的自动化分级,建立了机器视觉实验台,将实验台采集到的香梨图像由RGB格式转化为HSI格式进行描述,并采用H分量信息对图像进行背景分割,提取香梨表面像素的颜色信息,建立BP网络对图像颜色进行分类,网络输入层有2个节点,隐含层有7个节点,输出层有1个节点,颜色分类结果的准确率为95%。
- 屈年巍马本学王维新祁想想肖文东
- 关键词：机器视觉神经网络香梨
- 库尔勒香梨果形的定量描述及分类被引量：12
- 2011年
- 库尔勒香梨的果形是评定其品质等级的重要指标之一,也是提高其商品价值和优化包装设计的重要因素。为了克服香梨果形传统人工分类所存在的主观性强、偏差大和效率低的问题,采用纵横比(Ar)和圆度比(Rr)分别对香梨纵截面和横截面的不同形状进行定量描述。结果表明:纵横比为1∶1.12和1∶1.29可实现香梨纵截面3种形状的精确分类,圆度比为1∶1.10可实现香梨梨横截面2种形状精确分类;由纵横比1∶1.29和圆度比1∶1.10划分区域,可实现香梨标准果形和非标准果形的精细分类。
- 李凡吴杰胡蓉马本学
- 关键词：库尔勒香梨果形
- 基于数学形态学的香梨果梗提取方法被引量：13
- 2008年
- 果梗是香梨品质分级的重要指标之一。本文在香梨图像经过背景分割和边缘检测获取边缘图像后,提出一种利用数学形态学方法对香梨果梗进行自动提取的新方法。利用MATLAB 7.1软件平台开发了香梨果梗自动提取的计算机视觉检测软件。研究结果表明,该方法对香梨果梗的提取的正确率为90.7%。
- 马本学
- 关键词：水果果梗计算机视觉数学形态学图像处理
