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基于机器视觉的枸杞分级方法  
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【英文篇名】 Wolfberry classification method based on machine vision
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【作者】 王履程; 谭筠梅; 王小鹏; 雷涛;
【英文作者】 WANG Lvcheng; TAN Junmei; WANG Xiaopeng; LEI Tao; School of Electronic & Information Engineering; Lanzhou Jiaotong University;
【作者单位】 兰州交通大学电子与信息工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2013年 24期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 枸杞分级; 图像分割; 特征提取; 聚类分析; 最小距离分类器;
【英文关键词】 wolfberry classification; image segmentation; feature extraction; cluster analysis; minimum distance classifier;
【摘要】 针对目前传统的枸杞分级主要采用人工方法,费时费力且效率不高的缺点,提出了一种基于机器视觉技术对枸杞进行自动分类的方法。采用数字图像处理技术对枸杞图像进行了预处理、分割,从而提取枸杞的色泽、大小及形状等特征参数;用K-means算法对特征进行聚类,得到枸杞相应等级的基准;根据聚类分析得到的基准采用最小距离分类器对枸杞进行分级。实验结果表明,该方法能够准确快速地对不同色泽和大小的枸杞进行分类。
【英文摘要】 Traditional wolfberry sorting primarily uses artificial method. It has time-consuming and inefficient shortcomings. An automatic wolfberry classification method based on machine vision is proposed. This paper uses digital image processing tech- nology for wolfberry image pre-processing, segmentation and extraction of characteristic parameters of color, size and shape; it uses the K-means clustering feature to get the baseline of wolfberry appropriate level; it grades wolfberry by minimum distance classifier...
【基金】 国家自然科学基金(No.61261029,No.61202314); 兰州交通大学青年科学基金项目(No.2011003)
【更新日期】 2014-03-06
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 枸杞自古以来就是深受欢迎的中药材,主要产地在我国的西北地区。由于枸杞的采摘时间跨度大,在晾晒过程中易受环境的影响和限制,并且由于枸杞内部条件不同,导致枸杞成品色泽混杂,严重影响了枸杞的品质等级。在加工过程中依据枸杞的色泽和大小进行有效的自动分级可以极大地提高枸

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