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全新正版荞麦剥壳能参数在线检测方法9787576324921北京理工大学
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章 绪论 1.1 荞麦剥壳能在线检测的作用 1.2 机器视觉技术在相关领域的应用 1.2.1 机器视觉技术在农产品检测中的应用 1.2.2 图像中颗粒对象的粘连分割 1.3 荞麦剥壳能参数在线检测的关键问题和研究内容 1.3.1 荞麦剥壳能参数在线检测的关键问题 1.3.2 荞麦剥壳能参数在线检测的研究内容第2章 荞麦剥壳能参数在线检测试验台架与图像预处理 2.1 荞麦剥壳机组与试验台架 2.1.1 荞麦剥壳机组 2.1.2 荞麦籽粒的取料匀料 2.1.3 图像采集与处理设备 2.1.4 照明光源 2.2 荞麦籽粒图像的插值重建 2.2.1 工业相机中的颜色滤波阵列 2.2.2 图像中籽粒边缘的拉链效应 2.. 带二阶拉普拉斯修正项的边缘自适应插值算法 . 荞麦籽粒图像的 ..1 荞麦籽粒图像中的伪彩色 ..2 荞麦籽粒图像的空间域滤波 .. 荞麦籽粒图像的对比度第3章 荞麦籽粒图像的背景分割 3.1 图像的背景分割 3.2 荞麦籽粒图像的阈值分割 3.2.1 彩色图像的颜色空间及灰度化 3.2.2 灰度图像的阈值分割 3.3 荞麦籽粒图像的Nx(B-R)灰度化方法 3.3.1 RGB颜色空间中荞麦籽粒颜色分布特征 3.3.2 荞麦籽粒图像的Nx(B-R)灰度化方法 3.3.3 荞麦籽粒图像的二值化第4章 荞麦籽粒图像的粘连分割 4.1 分水岭分割算法 4.2 粘连荞麦籽粒图像种子点提取方法 4.2.1 荞麦籽粒的距离图像 4.2.2 荞麦籽粒的距离骨架图像 4.. 区域极大值滤波提取种子点 4.3 种子点控制的粘连荞麦籽粒分水岭分割第5章 荞麦剥出物成分识别与剥壳能参数检测 5.1 籽粒样本的交互式快速标注 5.2 荞麦籽粒特征的提取 5.3 荞麦剥出物中籽粒类别的识别 5.3.1 神经网络识别方法 5.3.2 荞麦籽粒的BP神经网络识别 5.4 荞麦剥壳能检测参考文献
吕少中,内蒙古工业大学信息工程院物网工程系副教授,硕士生导师。1995年哈尔滨电工学院工业电气自动化专业进入内蒙古工业大学工作至今,期间2004年获得内蒙古工业大学计算机应用技术硕士,2019年获内蒙古农业大学农业机械化工程博士。先后开出和讲授“力电变流技术”、“汇编语言程序设计”、“C语言程序设计”、“微型计算机原理及接口技术”、“嵌入式技术基础”等课程。主持或参与多项及省部级项目,发表十余篇。主要研究方向为农业智能测控与精准作业系统。
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