【摘 要】
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该文将计算机视觉理论及图象处理技术应用到农产品品质检测与分级系统的研究上,建立了彩色图象处理系统,开发了烟叶色形参数图象识别系统软件,为烟叶分级自动化奠定了基础,其
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该文将计算机视觉理论及图象处理技术应用到农产品品质检测与分级系统的研究上,建立了彩色图象处理系统,开发了烟叶色形参数图象识别系统软件,为烟叶分级自动化奠定了基础,其主要内容包括:1.建立了彩色图象处理系统、设计制造了计算机视觉的光照系统,用该系统拍摄的彩色图象对比度鲜明、没有阴影及模糊现象;2.对烟叶图象进行了对比度增强、平滑、锐化及图象分割等预处理,对处理后的图象特征与烟叶的分组分级特征进行了详细的分析研究,找出了最好的图象预处理方法;3.研究了烟叶分组与分级的品质因素及控制因素,找出了烟叶主组划分的五个最具有代表性的图象特征参数;4.建立了前馈型人工神经网络,编制了算法程序,并运用于烟叶主组的划分,实验结果表明,当网络结构为:4层网络,输入结点数、输出结点数、第一隐层结点数均为5,第二隐层结点数为8.训练效率较高,识别准确率为93.98%,满足要求.该论文仅研究了烟叶主组划分的方法及相应的计算机应用程序,对于以后烟叶融组的划分与级别的确定提供了理论依据及指导方向.
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