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颗粒形混合农产品的图像检测与分类

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成果类型:
期刊论文
作者:
刘光蓉;周红;管庶安
通讯作者:
Liu, G.(lgr981009@sohu.com)
作者机构:
[刘光蓉; 管庶安] School of Mathematics and Computer Science, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430023, China
[周红] School of Mechanical Engineering, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430023, China
通讯机构:
School of Mathematics and Computer Science, Wuhan Polytechnic University, China
语种:
中文
关键词:
农产品;图像分割;检测与分类;形状特征;颜色特征
关键词(英文):
Automatic Detection;Classification accuracy;Color features;Connected region;Image detection;Mungbeans;Neighborhood algorithm;Original images;Research topics;Shape features;Water-shed algorithm;Agricultural products;Algorithms;Image segmentation
期刊:
农业工程学报
ISSN:
1002-6819
年:
2011
卷:
27
期:
11
页码:
344-348
基金类别:
湖北省重点科研项目,计算机视觉技术在谷物籽粒检测与分级中的应用(项目编号:2003X132);
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
机械工程学院
数学与计算机学院
摘要:
颗粒形农产品种类繁多,多种产品混杂在一起的事经常发生,如何将各种产品检测与分类是一个重要研究课题。该文利用计算机视觉技术,实现了大米、黄豆、绿豆颗粒形混合产品的图像检测与分类。首先对获取的图像进行二值化处理,利用形态学分水?算法对粘连颗粒进行分割处理,利用八邻域分析方法提取目标连通区域边缘并标记,最后提取各颗粒的形状特征参数与颜色特征参数,将提取的特征参数与大米、黄豆、绿豆颗粒形产品的标准参数进行比较,实现了颗粒形混合产品的检测与分类。该算法的分类精度达95.6%,对颗粒形农产品自动检测应用具有一定指导意义。
摘要(英文):
There are lots of kinds of particle-shape agricultural products. It happens frequently when many kinds of products are mixed together. It is an important research topics that how to detect and classify every product. The paper realized image detection and classification of rice, soybean and mungbean mixed particle-shape agricultural products by computer visual technology. Firstly, original image is binarized. Adhering particles are segregated with morphological watershed algorithm. Edge of object connected region is extracted and labeled with eight neighborhood algorithm. Finally, shape and co...

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