【摘 要】
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采用机器视觉检测玉米种子果穗的大小、形状、纹理和颜色等特征,传统方法检测非常有限而且不能满足检测效率。采用了logistic回归线性判别分析方法、感知机准则、最小二乘法
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,西安建筑科技大学机电工程学院,西北工业大学航海学院
【基金项目】
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陕西省教育厅自然科学资助项目(17JK0445);广东省引进创新创业团队专项(2014ZT05G132);深圳市海外高层次人才资金(KQTD2015033117354154);长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室开放基金(310825161107)资助
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采用机器视觉检测玉米种子果穗的大小、形状、纹理和颜色等特征,传统方法检测非常有限而且不能满足检测效率。采用了logistic回归线性判别分析方法、感知机准则、最小二乘法和Fisher方法对比,利用变化的Fisher准则根据类间离散度误差矩阵与类内离散度重建误差矩阵之比的最大值确定投影方向,对果穗进行分类。通过融合Fisher判别分析方法进行检测中进行检测,通过大量实验和其他方法对比,实验证明Fisher能够高效率高精度的对玉米种子果穗进行分类检测。
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