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在基于机器视觉苹果缺陷识别过程中,因果梗/花萼与缺陷表皮颜色相似,极大地降低苹果表面缺陷识别准确率,提出一种基于决策树支持向量机(DT-SVM)的苹果表面缺陷识别方法。该方法首先采用单阈值法去除背景,其次在R通道中利用Otsu法和连通域标记法提取目标区域(果梗、花萼和缺陷)的颜色、纹理和形状特征,最后利用决策树支持向量机进行识别。以600幅富士苹果图像为例,使用该方法进行缺陷识别,结果表明该方法的平均准确率为97.7%。与1-V-1多分类支持向量机(1-V-1SVM)和AdaBoost分类算法相比,DT-SVM方法正确率高、耗时短。说明决策树支持向量机对苹果表面缺陷识别十分有效。 相似文献
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基于LS-DYNA采煤机镐型截齿截割有限元分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用ANSYS中的LS-DYNA模块,建立采煤机截齿截割煤层的有限元三维数字化模型,模拟了镐型截齿截割煤层的动态过程.在后处理中,获取了截齿的能量、速度和加速度等的时间历程曲线,分析了截齿安装的不同角度对截割块煤效率的影响,得出了对块煤截割效率最高的截齿安装角为40°. 相似文献
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