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葡萄干图像长短轴快速检测算法  
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【英文篇名】 Fast Algorithm for Major and Minor Axes of Raisins Image
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 刘小英; 张健;
【英文作者】 LIU Xiao-ying et al(Computer College; Panzhihua University; Panzhihua; Sichuan 617000);
【作者单位】 攀枝花学院计算机学院; 攀枝花学院工程技术学院;
【文献出处】 安徽农业科学 , Journal of Anhui Agricultural Sciences, 编辑部邮箱 2008年 26期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 长短轴; 极惯性矩; 形状特征; 数值微分法;
【英文关键词】 Major and minor axis; Polar moment of inertia; Shape feature; DDA;
【摘要】 特征提取是葡萄干等级检测的基础,该文在研究极惯性矩计算长短轴方法的基础上,提出一种利用数值微分法进行长短轴检测的新方法。试验证明,该方法不但能够快速提取长短轴特征,而且能够检测出长短轴位置,且具有旋转不变性。
【英文摘要】 Feature extraction was the basis of raisins grade detecting.Based on studying the way of polar moment of inertia,a new method of major and minor axis detecting by DDA was provided.The experimental results showed that the method could not only get the feature parameter rapidly,but also detect the location of major and minor axis,and it had rotational invariance.
【更新日期】 2008-11-04
【分类号】 TS255.7
【正文快照】 目前,葡萄干的等级检测主要依据其外观、气味、色泽、杂质、水分、含糖量等进行综合评价,外观检测主要依靠目视比较法,这种方法主观性强,受人为影响较大,存在一定程度的不精确性。利用计算机图像处理技术替代人眼进行等级的外观测定,在一定程度上可以提高检测的准确性、科学性?

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