苏忆楠
- 作品数：10 被引量：41H指数：4
- 供职机构：浙江大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程医药卫生农业科学更多>>
- 一种香菇外形检测方法
- 本发明公开了一种香菇外形检测方法。对香菇的侧面图像进行二值分割、滤波和边界检测后得到香菇边界；对香菇边界上连续的N个边界点进行线段检测，得到K条线段；对线段对间的2N个边界点进行线段重叠性检测，如果直线拟合的相关系数大于...
- 饶秀勤苏忆楠应义斌李江波
- 文献传递
- 基于机器视觉和高光谱图像技术的粮食水分检测及杂质与不完善粒别方法研究
- 提高我国农产品的技术含量和产品附加值,增加我国农产品的商品化程度,可以让包括粮食产品在内的农产品在国际市场上更具竞争力。将机器视觉和高光谱等自动化检测技术引入粮食品质检测,使粮食品质得到准确、快速的检测,是实现该目标的有...
- 苏忆楠
- 关键词：水分检测
- 文献传递
- 基于机器视觉和高光谱图像技术的粮食水分检测及杂质与不完善粒识别方法研究
- 提高我国农产品的技术含量和产品附加值,增加我国农产品的商品化程度,可以让包括粮食产品在内的农产品在国际市场上更具竞争力。将机器视觉和高光谱等自动化检测技术引入粮食品质检测,使粮食品质得到准确、快速的检测,是实现该目标的有...
- 苏忆楠
- 关键词：水分检测
- 文献传递
- 一种生猪个体的标识方法及装置
- 本发明公开了一种生猪个体的标识方法及装置。在生猪屠宰的生猪限位致昏工位，烫毛脱毛工位，撬胸骨工位，扒内脏工位，劈半工位，猪头输送工位安装传感器，在计算机内部设置分别设置限位致昏工位队列，烫毛脱毛工位队列，撬胸骨工位队列，...
- 饶秀勤应义斌史舟王东亭苏忆楠
- 文献传递
- 基于计算机视觉的香菇缺陷检测被引量：8
- 2010年
- 传统人工检测鲜香菇表面缺陷方法通常效率较低,且易造成视觉疲劳,不能满足现代化工业需求。本研究尝试采用计算机视觉技术检测鲜香菇表面缺陷。首先,香菇样本RGB图像被获取,抽取B分量图像构建掩模用于G分量图像去背景。然后,去背景后的G分量图像进行边缘亮度补偿及缺陷提取。随后,对缺陷标记、提取特征参数及参数选择。为了避开成像系统及环境光的干扰,试验选用缺陷区域总面积与香菇图像总面积的比值作为识别正常香菇与缺陷菇的衡量指标。最后,一个全局阈值0.0035被用于所有被研究样本。结果表明,该识别算法识别正常菇和缺陷菇准确率分别为94%和97.3%,所有样本分类精度达到96.5%。
- 李江波王靖宇苏忆楠饶秀勤
- 关键词：鲜香菇图像处理计算机视觉
- 基于高光谱图像技术的粮粒含水率检测方法
- 本发明公开了一种基于高光谱图像技术的粮粒含水率检测方法，分别获取全黑标定图像B、全白标定图像W和已知水分含量的粮粒的高光谱原始数据图像I，利用全黑标定图像B和全白标定图像W对粮粒的高光谱原始数据图像I进行反射光谱校正得到...
- 饶秀勤苏忆楠应义斌李江波
- 文献传递
- 一种香菇外形检测方法
- 本发明公开了一种香菇外形检测方法。对香菇的侧面图像进行二值分割、滤波和边界检测后得到香菇边界；对香菇边界上连续的N个边界点进行线段检测，得到K条线段；对线段对间的2N个边界点进行线段重叠性检测，如果直线拟合的相关系数大于...
- 饶秀勤苏忆楠应义斌李江波
- 基于高光谱成像及神经网络技术检测玉米含水率被引量：22
- 2010年
- 基于高光谱成像及人工神经网络技术对玉米含水率进行了检测。检测波长为450～900nm,由玉米粒反射光谱图像获取反映其含水率的光谱特征波长。利用人工神经网络建立了玉米粒含水率的预测模型,模型相关系数达到0.98。对含水率预测结果的误差最大绝对值为2.1182,最小绝对值为0.0024。相对误差绝对值的平均值为0.3090,结果表明利用高光谱图像技术对玉米含水率进行无损检测是可行的。
- 李江波苏忆楠饶秀勤
- 关键词：玉米高光谱图像含水率神经网络
- 一种生猪个体的标识方法及装置
- 本发明公开了一种生猪个体的标识方法及装置。在生猪屠宰的生猪限位致昏工位，烫毛脱毛工位，撬胸骨工位，扒内脏工位，劈半工位，猪头输送工位安装传感器，在计算机内部设置分别设置限位致昏工位队列，烫毛脱毛工位队列，撬胸骨工位队列，...
- 饶秀勤应义斌史舟王东亭苏忆楠
- 文献传递
- 鲜香菇外部品质计算机视觉检测与分级研究被引量：4
- 2010年
- 根据鲜香菇图像特点和分级标准,运用计算机视觉技术和神经网络算法对香菇进行自动检测与分级。采用掩模去背景、中值滤波、边缘亮度补偿等技术对图像进行处理。选取香菇菇盖最大直径、圆形度、色调均值及缺陷区域总面积与香菇图像总面积的比值作为鲜香菇分级的特征参数。通过BP神经网络建立了特征参数与鲜香菇等级之间的关系模型,试验结果表明,其预测识别结果达到94.2%。
- 李江波王靖宇苏忆楠饶秀勤
- 关键词：鲜香菇计算机视觉BP神经网络
