【摘 要】
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针对经过破壳后的山核桃壳仁物料难以分选的问题,提出一种基于模糊C-均值聚类的山核桃壳仁分选的图像处理算法.在Labview的软件平台上,开发能够实现山核桃壳仁分选的程序和用
【基金项目】
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国家自然基金面上项目(编号:51475002)
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针对经过破壳后的山核桃壳仁物料难以分选的问题,提出一种基于模糊C-均值聚类的山核桃壳仁分选的图像处理算法.在Labview的软件平台上,开发能够实现山核桃壳仁分选的程序和用户界面.通过提取山核桃破壳分离物的H（色调）、S（饱和度）、V（明度）、A（能量）、E（熵）、M（惯性矩）、R（相关性）等物理指标,构建特征数据的样本集合,依据主分量分析（PCA）对数据集合进行特征降维.利用模糊聚类算法计算出相应对象数据集合的聚类中心,计算试验样本对相应聚类中心的隶属度,按照最大隶属度原则实现对山核桃外壳、内隔（隔、壳
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