虞飞宇
- 作品数：5 被引量：32H指数：4
- 供职机构：新疆农业大学机械交通学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于机器视觉的哈密瓜分级系统构建与初步试验研究
- 哈密瓜作为新疆主要水果之一，其产后处理水平低下，通常采用人工方式完成产后分级，该方式不仅浪费人力而且分级效率低，效果差，因而不能更好的实现优质优价。机器视觉技术能有效的保证检测的客观性，并提高分级效率与准确性。本文将机器...
- 虞飞宇
- 关键词：机器视觉哈密瓜实时检测图像采集卡
- 文献传递
- “京蜜八号”哈密瓜成熟等级分类研究—基于机器视觉和神经网络被引量：4
- 2015年
- 目前,新疆哈密瓜在采摘期成熟等级判定主要采用人工方式,容易混淆级别,影响销售质量。为此,提出了一种基于机器视觉和主成分分析优化神经网络的哈密瓜成熟等级识别方法。首先,利用田间哈密瓜图像采集系统获取了采摘前不同成熟期的哈密瓜图像,利用图像处理技术获得了感兴趣区域;其次,提取能表征哈密瓜不同成熟等级的外观特征,包括H分量图像的色调累积频度、纹理特征、几何特征;最后,利用主成分分析法优化特征,构建并验证基于BP神经网络的哈密瓜成熟等级预测模型。研究表明,基于机器视觉和主成分分析优化神经网络预测哈密瓜成熟等级是可行的,准确率达86.59%。
- 胡光辉郭俊先虞飞宇李俊伟刘军刘亚
- 关键词：哈密瓜机器视觉BP神经网络主成分分析
- 新疆冰糖心红富士苹果RGB图像多指标分析被引量：11
- 2013年
- 【目的】采用机器视觉技术对新疆冰糖心红富士苹果进行重量、糖度预测和分级。【方法】分析提取苹果RGB图像中单色、波长差、HSV转换后分量等多类型图像,对比图像分割效果确定后续处理图像。采用形态学处理剔除二值化图像果梗区域,提取目标区域几何、灰度和色调频度等特征。采用多元线性和偏最小二乘回归预测苹果重量和糖度,判别分析分类苹果,结合全组合实验方法和特征优选,获得较佳特征集合。【结果】多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型结果最佳,使用几何和灰度的特征集合,建模集和验证集糖度预测相关系数分别为0.623和0.570;使用面积、周长、长轴长度和短轴长度特征集和,或体积、周长、长轴长度和短轴长度四个特征时,多元线性回归预测苹果重量,验证集预测相关系数r为0.992,预测均方根误差为3.88 g,相对分析误差为8.1;采用基于特征优选方法确定41个主要特征,二次判别函数的判别分析分级苹果,验证集分级准确率达到98.7%。【结论】RGB图像能够准确预测新疆冰糖心红富士苹果重量,并能精确分级,但糖度预测效果不佳。
- 郭俊先李俊伟胡光辉刘军虞飞宇
- 关键词：机器视觉红富士苹果糖度
- 基于机器视觉技术的单粒葡萄质量与果径预测分级研究被引量：12
- 2014年
- 【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。
- 李俊伟郭俊先胡光辉刘军虞飞宇
- 关键词：机器视觉二次判别分析果径
- 哈密瓜分级系统上位机软件功能的实现被引量：2
- 2015年
- 基于机器视觉的哈密瓜分级系统上位机软件功能能否实现是整个系统开发能否成功的关键。为此,通过3个步骤实现上位机的软件功能。首先使用图像采集卡的应用接口库在Visual C++6.0开发工具下对图像卡进行二次开发;再将采集后内存中的图像数据转换成OpenCV的图像指针,实现图像的实时处理,并显示到屏幕;最后将处理结果由打印口并行输出。经试验验证,基于机器视觉的哈密瓜分级系统上位机软件功能成功实现。
- 虞飞宇郭俊先胡光辉李俊伟刘军
- 关键词：机器视觉哈密瓜图像采集卡VC++二次开发
