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1.
储粮害虫智能检测方法的分析   总被引:8,自引:0,他引:8  
储粮害虫的检测一直以来都是粮食储藏行业研究的一个热点,害虫种类的正确识别是粮食管理人员进行害虫防治的必要依据。对目前国内外的两种主要的害虫检测方法进行了叙述与分析,即基于图像识别的检测方法和基于声信号的检测和识别方法。在此基础上,该文重点论述了基于DSP的多信息融合的储粮害虫智能检测方法。  相似文献
2.
基于数字图像处理技术整米和碎米含量检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探讨数字图像处理检测整米和碎米含量的可行性,对米粒图像进行去噪及二值化处理,提取米粒长轴、短轴、周长和面积参数,在这些参数阈值下计算识别米粒的正确率,获得最佳识别阈值,确定识别参数,确定不同质量样品的整精米、大碎米、小碎米图像的长轴和、短轴和、周长和、面积和与样品质量之间的关系;建立了基于图像处理整米和碎米含量检测方法,与常规测定比较,结果表明,该方法与常规法测定的结果一致。  相似文献
3.
本文采取动态阈值分割,把米粒图像变成二值图像,根据区域内部像素的连通性,将不同的区域赋予不同的标记,计算出单个米粒所占的像素,再通过先期计算的整精米长度/面积比换算出米粒长度,最后根据米粒长度判断整精米和碎米。研究结果表明,该算法的自动检测与人工检测相关性大于99%,可用于整精米的自动检测。  相似文献
4.
努尔顿  左保齐 《丝绸》2003,(10):34-36
主要对平纹、斜纹和缎纹组织丝织物的一些常见疵点,如档疵、缺纬、缺经、重纬、油污等进行了智能化判别。先用SONY数码相机在黑色的背景下对疵点进行了拍照得到了图像数据,然后用一系列图像预处理法,如直方图处理变换增加了织物图像的对比度、用计算得到的阈值对织物进行了二值化处理、滤波方法消除二值化处理后图像噪声等,从织物纹理分离出疵点部分,得到了可以分析的织物疵点图像。用灰度统计法对预处理得到的织物疵点图像进行了分析,得到了织物各疵点基本特征值信息。织物疵点智能化判别是用BP神经网络进行的,首先对BP神经网络进行了训练,然后将灰度统计法得到的疵点特征值信息输入到BP神经网络,对疵点进行了分类。  相似文献
5.
结合数字图像处理系统的开发研制,讨论了数字图像的输入、实现、编辑、处理及输出等相关问题,并借助VC++语言及有关计算方法研制出了JJ数字图像处理系统,可应用于遥感,测绘等方面。  相似文献
6.
根据服装设计最终效果要求,对设计师服装设计实践进行总结,确定服装设计核心要素、法则,并对设计要素和法则进行排列组合,使其具备计算机运行的逻辑形态;对服装款式图形进行特征空间聚类和Gamma光照预处理,完成图像抠图、特征值跟踪计算、相似形搜索、智能匹配等运算功能.结果表明:在具有图像搜索和识别能力的计算机程序中,植入设计师设计过程中对设计要素和法则可能出现的变化形态数列后,计算机则能在海量数据库中以特征值大小为依据,迅速找出目标对象,并依据设计师的思维路径推荐、排列组合,最终能快速配搭设计出可与设计师设计相媲美的成衣款式.  相似文献
7.
针对图像旋转和尺度变换所引起的图像重采样和重量化的问题,提出了Zernike矩的改进方法.该方法先对图像中的目标区域进行形状归一化,再对Zernike矩进行归一化.实验数据表明,改进后的Zernike矩不仅具有旋转不变性,而且还具有改进前不具备的比例不变性.基于最小距离分类器对待识别目标进行分类的结果表明,改进的Zernike矩具有较高的识别率,其不足是不适用目标图像背景复杂的情况.  相似文献
8.
采用数字图像处理技术对原棉疵点杂质进行检测与识别。利用自适应阈值分割的方法对目标图像进行分割及轮廓提取,并根据目标图像的相关特征值,提出了离心率与面积周长之比相结合的人工智能分析方法对原棉疵点杂质进行识别分类,取得了很好的效果。  相似文献
9.
 针对棉/亚麻混纺纤维构成的织物,基于其单纤维纵向显微图像(纤维切段的长度约为0.5mm),研究了纤维的自动识别方法。在纤维检测中,先对纤维图像进行去背景处理,而后运用形态学闭运算和背景区域生长相结合的方法获得纤维的目标区域,对图片中出现的玻璃划痕、干扰杂物等进行了很好的滤除。由纤维骨架垂直方向上的区域图、二值图和细化图得到它们的垂直积分投影序列,并提取这3条序列各自的变异系数CV值和平均值共计6个参数。将这6个参数作为棉/亚麻纤维的特征参数,训练最小二乘支持向量机分类器,对测试集的测试结果表明该分类器对棉/亚麻短纤维的识别率正确率平均为93.3%。  相似文献
10.
针对纺织行业布匹剖幅机工作过程中,剖幅区的识别定位仍由人工完成的现状,提出一种可行的剖幅区自动识别定位方法,以降低工人劳动强度,提高布匹剖幅速率和准确率.这种方法基于成像式自动检测技术,应用一维傅里叶变换提取剖幅区频域特征来对其进行识别与定位,并利用VC++编写定位软件对该方法进行测试.结果表明,应用一维傅里叶变换的成像式定位方法可快速、准确地实现剖幅区自动识别与定位,提高剖幅机的工作效率和可靠性.  相似文献
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