【目的】采用机器视觉技术,针对新疆无核白和红提单粒葡萄的质量和果径大小进行预测和分级研究。【方法】在不同的颜色特征空间模型,预处理原始图像,采用最大类间方差法分割目标区域;采用数学形态学方法去除二值图像中部分果梗及噪声点,获得最佳二值图像;基于二值图像,分析获取单粒葡萄的几何特征;最后,分别采用一元线性回归法和偏最小二乘回归法预测单粒葡萄的质量和果径,采用二次判别分析法对单粒葡萄的质量和果径进行分级。【结果】利用短轴与果形指数特征相结合建立的偏最小二乘回归模型可有效预测单粒葡萄的质量和果径,预测决定系数达到0.98和0.945;基于该特征组合的二次判别分析法可用于单粒葡萄的质量和果径分级,准确率超过85%。【结论】机器视觉技术能够较准确预测单粒葡萄的质量和果径,并能对质量和果径进行分级。
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2023-03-31 01:01:06 98.24MB cv deeplearning
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2023-03-28 22:03:50 29.34MB 欧姆龙 视觉
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通过yolov5实现火焰、烟雾识别或者检测: 1.如果需要训练数据集,可在我的资源列表中查找 并下载 2.内附数据集转换demo,可实现将json转换为yolo需要的.txt格式 3.内附整个训练过程中需要修改的文件及步骤相关的详细教程 4.本项目存放了我已经训练好的权重,可以直接进行预测 5.如有其他需要,可直接与我联系 本项目适合刚入门目标检测的小白、学生和研究员,直接下载可用,保姆级教程,感觉好的话欢迎点赞支持昂!
2023-03-28 14:10:33 903.09MB 目标检测 计算机视觉 深度学习 YOLO
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