真彩色图象显示技术

一、引言 目前市场上销售的图形显示适配器至少配有1MB的视频存储器,能够显示真彩色图像,但很少利用。其实,充分利用图形显示适配器硬件功能不仅可以显示色彩逼真的图像,制作多彩的软件封面;而且对硬件的直接操作可大大提高图像的显示速度,在此基础上作一些彩色图像处理研究工作,省去了价格昂贵的图像处理卡。     

基于siPLS的猕猴桃糖度近红外光谱检测

为了探寻一种快速无损检测猕猴桃糖度的方法,利用小波滤噪法对猕猴桃1000～2500nm 近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型。结果表明,采用联合区间偏最小二乘法将光谱划分为16 个子区间,利用其中的第9、11、13 号3 个子区间联合建立的糖度模型效果最佳,其校正集相关系数和均方根误差分别为0.9414 和0.3788。预测集相关系数和均方根误差分别为0.9295 和0.3904,主因子数为7 个。研究表明,用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的猕猴桃糖度模型不但减少建模运算时间,剔除噪声过大的谱区,而且预测能力和精度均有所提高。     

基于可见/近红外光谱技术的便携分析仪的应用

目的为解决水果内部品质信息的快速无损检测,自主研制了一台基于可见/近红外光谱技术的便携式分析仪,通过试验验证其可行性及所建模型的鲁棒性。方法以红富士苹果为检测对象,采集透射光谱曲线,与化学指标可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)分别建立基于平均光谱、基于各采样光谱的偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型,比较预测精度并对非同批次样本进行预测。结果试验表明该分析仪对苹果SSC具有较高的测量精度,特别是基于各采样光谱的PLS模型,对同批次样本预测相关系数(Rp)达到0.924,预测均方根误差低至0.429%Brix,预测精密度(平均偏差)低至0.136%Brix,对非同批次样本SSC表现出较强的鲁棒性能,预测均方根误差为0.531%Brix。结论通过此项研究,表明该便携分析仪可用于水果内部品质信息的定量分析,并建议采用基于各采样光谱建立的回归模型用于外来样本的预测。     

基于计算机视觉的槟榔分级研究

槟榔品种的分级技术目前比较落后,主要靠人工完成分级,因而品种分级的质量难以得到保证。该试验用计算机视觉技术进行品种分级,通过图像获取、预处理等提取其颜色特征、形状特征和纹理特征,通过试验分析,发现由颜色和形状特征参数结合起来即可以获得较好的效果。并对其进行主成分分析后代入支持向量机进行分级,预测集的正确识别率达到90.38%以上。     

ASM和BP网络在苹果果形研究中的方法比较

形状判别是苹果外观品质检测中不可缺少的内容。本文先后采用主动形状模型(ASM)和基于傅立叶描述子的神经网络方法进行苹果形态分级。实验结果表明:传统神经网络方法的判别准确率为83．3%左右,而ASM方法的分级效果较好,对苹果果形的判别准确率高达95%,模型与实际对象匹配的时间不超过2s,且直观性强、鲁棒性好,具有较好的灵活性,能够满足苹果实时分级的需要。     

SUSAN算子在苹果图像缺陷分割中的应用研究

该文介绍一种新的分割算法——SUSAN算子。SUSAN算子是一种基于图像局部灰度特征的算法，利用一个圆形的模板对图像进行扫描，比较模板内部的点与模板中心点的灰度值，如果灰度差值小于一定的阈值，就认为该点与中心点的灰度相同。统计模板内部与中心点灰度相同的点的个数，与一个阈值进行比较，判断该点是否属于某个区域的边缘点，从而实现对图像的分割。应用SUSAN算子对苹果图像的缺陷区域进行分割，可以快速准确地分割出苹果图像上轻微的损伤。经过对100幅图像的检验测试，得出分割准确率为96％。     

基于声学特性的鸡蛋蛋壳裂纹检测

通过自行研制的一套禽蛋裂纹检测装置,采集并分析敲击鸡蛋产生的响应信号,检测裂纹鸡蛋。采用基于归一化最小均方算法的自适应滤波器对信号进行去噪处理。结果表明：经自适应滤波后,敲击响应信号的分辨率和灵敏度均有显著提高。提取经滤波去噪后的鸡蛋敲击响应信号功率谱的5 个特征参数,作为误差反传人工神经网络模型的输入向量进行判别。判别模型对实验鸡蛋的交互验证训练集和独立样本预测集的判别率均为97%。     

基于免标记电化学免疫传感的蔬菜中农药残留检测研究

本文利用层层自组装技术构建了一种用于农药残留高灵敏检测的免标记电化学免疫传感器。该免疫传感器首先通过在天然聚合物海藻酸钠修饰的玻碳电极上利用电化学方法原位聚合金纳米粒子,然后借助金纳米粒子与蛋白质抗体之间的较强吸附作用进一步原位组装农药抗体,从而成功构建了免标记电化学免疫传感器。实验中以呋喃丹农药为模型,呋喃丹分子通过特异性的免疫反应在抗体功能化电极表面生成免疫复合物,该复合物阻碍了电化学探针在电极表面的电子传递,从而减小了免疫传感器的电流响应,利用电流响应的变化与农药分子浓度的关系可以实现呋喃丹农药的快速、高灵敏检测。在优化的实验条件下,该传感器对呋喃丹农药的线性检测范围为1~105μg/L,检测限为1μg/L。同时,该免疫传感器还实现了多种蔬菜样品中呋喃丹农药残留的高灵敏检测。     

遗传算法在智能气体检测装置中的应用研究

当今国内外对智能气体检测装置的研究异常活跃,它涉及传感器融合技术、计算机技术和应用数学以及各具体领域的一门综合性技术.其中最重要最难的因素是传感器特征提取技术和计算机特征数据融合技术,使智能气体检测装置能快速准确的识别不同气味.然而,目前尚无令人满意的方法.本文中研制了适用于传感器阵列反应的试验装置,在获得传感器与溶液气体反应的整个过程的数据的基础上,提取了传感器与溶液气体反应的特征值,利用遗传算法提出了一种新方法称为"遗传特征参数法"它能较好的识别不同溶液的气味.该方法也可用于解决其它模式识别问题.