基于微观形态的白酒鉴定方法研究

观察和分析了白酒显微形态结构,提出一种基于微观形态的白酒鉴定方法.以白酒显微形态图像信息为桥梁,将白酒内在的、微观的变化规律和特点同白酒宏观的酒质级别关联起来,利用白酒显微形态信息从微观上把握白酒的分级.提出白酒鉴别系统方案,构建出具体学习子系统、应用子系统和质量控制子系统框架结构,并进行应用展望.     

显微图像Gabor滤波增强

提出一种基于自适应融合的多尺度多方向Gabor滤波图像增强方法.使用特定不同方向不同尺度Gabor滤波器与图像卷积,卷积图像进行规格化,通过取极小值和平均值对多通道图像Gabor滤波结果进行自适应融合,得到增强图像.并将其用于AFM显微图像增强,能有效消除阴影和噪声,获得良好效果.     

微观形态在白酒质量鉴定和生产控制中的应用研究

实验观察发现白酒的显微形态结构能够反映白酒内在的品质和等级。为此提出了一种基于微观形态的白酒质量测控系统方案。以白酒显微形态图像信息为桥梁,将白酒内在的、微观的变化规律和特点同白酒宏观的酒质级别关联起来,利用白酒显微形态信息从微观上把握白酒的分级和生产工艺的控制。应用粗集理论结合神经网络技术,构建出白酒质量测控系统学习子系统、应用子系统和质量控制子系统等框架结构,并进行了应用展望。