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粮食收购品质自动评定装置设计与试验（Design and Experiment of Automatic Quality Grading Equipment in Grain Purchase）
粮食收购 品质评定 杂质
2010/12/28
设计了一种粮食收购品质自动评定装置。采用电容法测量粮食含水率，真空负压法测量容积密度，该装置能够自动检测收购粮食的杂质、含水率和容积密度等重要指标，并对其进行分级。试验结果表明，该装置杂质分离纯净度达99.5%，重复误差不大于0.3%；含水率测量误差在±0.5%以内，重复误差小于0.2%；容积密度测量重复误差小于3g/L。
鲜食玉米果穗外观品质分级的计算机视觉方法（Appearance Quality Grading for Fresh Corn Ear Using Computer Vision）
鲜食玉米 果穗 外观品质 分级
2010/12/28
在HSI颜色模型下，通过计算机视觉检测技术实现对鲜食玉米果穗外观品质分级。提出垂直投影法确定秃尖位置并去除秃尖。对H值进行双向一次微分运算以实现缺陷的识别。在此基础上获取果穗缺陷比、穗长、果穗最大直径、长宽比和矩形度作为外观品质特征参数，并以此为输入向量构建广义回归神经网络对果穗外观品质分级。试验结果表明：秃尖位置、穗长和果穗最大直径的平均误差分别为2.27mm、1.96mm和0.54m...
提出了一种基于计算机视觉技术的山竹大小和颜色分级方法。针对以蓝色滚子为背景的山竹图像，在RGB色彩空间使用双阈值对图像进行初步分割；然后通过形态学运算、轮廓跟踪、区域填充提取出整个山竹目标；最后由颜色因子2G-R-B和G识别出果柄、果蒂和果皮。由果柄、果蒂区域形心和果皮区域形心位置判断水果的姿态，提取水果的最大横径作为大小分级指标；在HIS颜色空间以果皮区域的饱和度S和色调H的差值作为颜色分级指标...
基于粗糙集的烤烟烟叶智能分级方法（Intelligent Grading of Flue-cured Tobacco Leaves Based on Rough Set Theory）
烤烟烟叶 分级 化学指标
2009/8/11
针对烤烟烟叶的分级问题，提出了一种基于粗糙集理论的智能分级方法。为了适应烟叶分级的特点，将粗糙集理论予以扩展和改进，给出了相应的离散化和属性约简算法。同时构造了烟叶分组、分级的二级推理模型，以实现合理粒度的知识获取。通过烟叶的化学指标进行“部位”和“颜色”上的并行分组，可得到各自的推理规则以及影响指标和相应的重要度。在规则推理获得烟叶的分组后，借助所有化学指标的重要度进行多属性决策判定得到烟叶的分...
基于计算机视觉的葡萄检测分级系统（Grape Inspection and Grading System Based on Computer Vision）
葡萄 分级 计算机视觉 图像处理
2010/4/1
设计了一套基于计算机视觉的葡萄检测分级系统，包括驱动装置、输送机构、夹持机构、图像采集与处理系统和分级控制系统，葡萄以悬挂方式连续输送，两个CCD摄像机在外触发模式下实时采集葡萄的两面图像。基于RGB色彩空间计算果面着色率，采用投影面积法和果轴方向投影曲线计算果穗大小和形状参数，进而实现葡萄外观品质分级。选用20穗巨峰葡萄进行3次分级试验，与人工分级对比，颜色和大小形状分级的准确率分别为90%和8...
基于计算机视觉的马铃薯自动检测分级（Automatic Detecting and Grading Method of Potatoes with Computer Vision）
马铃薯 分级 计算机视觉
2009/5/22
根据大小特性，采用改进的果径法进行马铃薯的大小分级；根据外形特性，采用离心率法进行马铃薯的形状分级；根据颜色特性，采用灰度值差值法检测发芽马铃薯；根据边界特性，采用相邻采样边界点归一化半径差的方法检测畸形马铃薯，并实现了马铃薯在线综合检测分级。检测试验结果表明：系统分级结果比较稳定，分级精度达到88.0%。
基于计算机视觉和神经网络的牛肉颜色自动分级（Automatic Color Grading of Beef Lean Tissue Based on BP Neural Network and Computer Vision）
牛肉 颜色 分级 神经网络
2009/5/22
将采集的牛胴体眼肌切面图像人工确定其颜色等级，然后通过计算机图像处理方法，分割出肌肉区域并提取出其在RGB和HIS颜色空间的颜色特征参数。设计一个以牛肉的颜色特征参数为输入、牛肉的颜色等级为输出的BP神经网络模型，通过训练，确定模型的结构参数，用测试样本对该模型进行验证。结果显示，用该模型进行牛肉颜色等级预测的正确率可达95%，耗时仅0.25s。表明利用所设计的模型可以对牛肉的颜色等级进行快速、准...